#577
summarized by : GOTO Keita
Local Relationship Learning With Person-Specific Shape Regularization for Facial Action Unit Detection

どんな論文か?

表情認識タスクにおいて、従来のモデルでは顔の違いや姿勢の影響が大きかった。本研究では、表情認識に用いられるAction Unit判定の結果を人物毎の顔の特徴を利用して正規化するend-to-endなモデルを提案している。
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新規性

Landmark detectorを使ったend-to-endなモデルを使って出力を正規化することができ、追加の学習が必要ない。

結果

BP4Dでの実験では代表的な12種類のAction Unitの判定のほとんどで1番目か2番目のスコアを得た。比較的小さなAction Unitの判定においてスコアが悪いことがわかった。

その他(なぜ通ったか?等)

汎化の手法として人物毎に追加学習をするという手法から抜け出せたことが大きい。