ABAW: Valence-Arousal Estimation, Expression Recognition, Action Unit Detection & Emotional Reaction Intensity Estimation Challenges

要約

第 5 回 Affective Behavior Analysis in-the-wild (ABAW) コンペティションは、2023 年の IEEE Computer Vision and Pattern Recognition Conference (CVPR) と併せて開催されるそれぞれの ABAW ワークショップの一部です。第 5 回 ABAW コンペティションは、
ECCV 2022、IEEE CVPR 2022、ICCV 2021、IEEE FG 2020、および CVPR 2017 カンファレンスで開催されたコンペティションは、影響の自動分析に専念しています。
今年のコンペティションでは、i) Aff-Wild2 データベースの拡張バージョンと ii) Hume-Reaction データセットの 2 つのコーパスを取り上げます。
前者のデータベースは、約 3M フレームの約 600 のビデオの視聴覚的なものであり、次の点に関して注釈が付けられています。
-;
b) 基本的な表現 (例: 幸福、悲しみ、中立状態);
c) アトミック顔面筋アクション (つまり、アクション ユニット)。
後者のデータセットは、感情刺激に対する個人の反応が 7 つの感情表現強度に関して注釈が付けられた視聴覚データセットです。
したがって、第 5 回 ABAW コンペティションには、4 つの課題が含まれます。i) ユニタスクの価 – 覚醒推定、ii) ユニタスクの表現分類、iii) ユニタスクのアクション ユニットの検出、および iv) 感情反応強度の推定。
このホワイト ペーパーでは、これらの課題とそのコーパスを提示し、評価指標の概要を示し、ベースライン システムを提示し、得られたパフォーマンスを示します。

要約(オリジナル)

The fifth Affective Behavior Analysis in-the-wild (ABAW) Competition is part of the respective ABAW Workshop which will be held in conjunction with IEEE Computer Vision and Pattern Recognition Conference (CVPR), 2023. The 5th ABAW Competition is a continuation of the Competitions held at ECCV 2022, IEEE CVPR 2022, ICCV 2021, IEEE FG 2020 and CVPR 2017 Conferences, and is dedicated at automatically analyzing affect. For this year’s Competition, we feature two corpora: i) an extended version of the Aff-Wild2 database and ii) the Hume-Reaction dataset. The former database is an audiovisual one of around 600 videos of around 3M frames and is annotated with respect to:a) two continuous affect dimensions -valence (how positive/negative a person is) and arousal (how active/passive a person is)-; b) basic expressions (e.g. happiness, sadness, neutral state); and c) atomic facial muscle actions (i.e., action units). The latter dataset is an audiovisual one in which reactions of individuals to emotional stimuli have been annotated with respect to seven emotional expression intensities. Thus the 5th ABAW Competition encompasses four Challenges: i) uni-task Valence-Arousal Estimation, ii) uni-task Expression Classification, iii) uni-task Action Unit Detection, and iv) Emotional Reaction Intensity Estimation. In this paper, we present these Challenges, along with their corpora, we outline the evaluation metrics, we present the baseline systems and illustrate their obtained performance.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google