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#517
summarized by : Ryo Miyoshi
どんな論文か？
動画像ベース表情認識のための新たな大規模データセットを作成した研究．
大規模かつ高品質なデータセットを作成するための手法を提案した．
そして，実シーンでの表情認識手法の利用を想定し，4つのシナリオに基づいた大規模データセットを作成した．
さらに，4タイプのベースライン手法によって性能を評価し，動画ベース表情認識における課題を整理した．
新規性
・データセット作成のための新たなワークフローを提案した点
・バリエーションが豊富な大規模かつ高品質なデータセットを作成した点
・動画ベース表情認識の新たな課題を示した点
結果
4タイプのベースライン手法の性能を評価し，表情とシーンコンテキストを扱うTwo-stream Netが最も良い精度を示した．また，顔認識，他の表情認識データセットによる事前学習はあまり効果がなかった．さらに，行動認識などで用いられているスパースサンプリングを用いると性能が若干低下した．顔表情以外のシーン情報は，表情の認識に寄与することを示唆した．
その他（なぜ通ったか？等）
これまでのデータセットとより圧倒的に大規模かつバリエーション豊かなデータセットを作成した，データセット作成の方法を示した点．
動画ベース表情認識の新たな課題を示した点．
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