Continual Facial Expression Recognition: A Benchmark

要約

タイトル：Continual Facial Expression Recognition: A Benchmark
要約：

– 本論文は、機械学習（ML）を用いたFacial Expression Recognition（FER）アプローチが既存のベンチマーク・データセットで事前学習された場合でも現実世界の動的な設定において、個々人の表現、文脈的な属性、および環境という要素を連続的に適応する必要があることを指摘している。
– 現在のFERアプローチは、実際の相互作用でのデータが1つずつしか利用できない場合、前知識を失って新しい学習ができなくなる「catastrophic forgetting」と呼ばれる問題を抱えている。
– 一方、Continual Learning（CL）は機械学習アルゴリズムの一種で、新しい情報を学習する際に、以前の知識を妨げることなく新しいデータ分布に敏感に適応できるため、FERにおいて有効な学習パラダイムである可能性がある。
– この論文では、このCLパラダイムに基づくContinual Facial Expression Recognition（ConFER）ベンチマークを提案し、CK+、RAF-DB、およびAffectNetなどの人気のFERデータセットでのCLテクニックの比較分析を提示しました。
– この論文では、さまざまな学習設定の下でCLテクニックがいくつかのデータセットで最先端のパフォーマンスを達成することが示され、これによりFacial Expression RecognitionはCLテクニックを適用することで、人間の行動理解に向けられた取り組みへ向けた有益性について議論が促されている。

要約(オリジナル)

Understanding human affective behaviour, especially in the dynamics of real-world settings, requires Facial Expression Recognition (FER) models to continuously adapt to individual differences in user expression, contextual attributions, and the environment. Current (deep) Machine Learning (ML)-based FER approaches pre-trained in isolation on benchmark datasets fail to capture the nuances of real-world interactions where data is available only incrementally, acquired by the agent or robot during interactions. New learning comes at the cost of previous knowledge, resulting in catastrophic forgetting. Lifelong or Continual Learning (CL), on the other hand, enables adaptability in agents by being sensitive to changing data distributions, integrating new information without interfering with previously learnt knowledge. Positing CL as an effective learning paradigm for FER, this work presents the Continual Facial Expression Recognition (ConFER) benchmark that evaluates popular CL techniques on FER tasks. It presents a comparative analysis of several CL-based approaches on popular FER datasets such as CK+, RAF-DB, and AffectNet and present strategies for a successful implementation of ConFER for Affective Computing (AC) research. CL techniques, under different learning settings, are shown to achieve state-of-the-art (SOTA) performance across several datasets, thus motivating a discussion on the benefits of applying CL principles towards human behaviour understanding, particularly from facial expressions, as well the challenges entailed.

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