ABAW：效价-唤醒度估计、表情识别、动作单元检测与情绪反应强度估计挑战赛
计算机视觉与模式识别
2023-03-21 v3 机器学习
摘要
第五届野外情感行为分析（ABAW）竞赛是相应ABAW研讨会的一部分，该研讨会将与IEEE计算机视觉与模式识别会议（CVPR）2023联合举办。第五届ABAW竞赛是ECCV 2022、IEEE CVPR 2022、ICCV 2021、IEEE FG 2020和CVPR 2017会议所举办竞赛的延续，致力于自动分析情感。今年的竞赛中，我们提供两个语料库：i) Aff-Wild2数据库的扩展版；ii) Hume-Reaction数据集。前者是一个音视频数据库，包含约600段视频、约3M帧，标注包括：a) 两个连续情感维度——效价（一个人的积极/消极程度）和唤醒度（一个人的活跃/被动程度）；b) 基本表情（如高兴、悲伤、中性状态）；c) 原子面部肌肉动作（即动作单元）。后者是一个音视频数据集，其中个体对情绪刺激的反应已按七种情绪表达强度进行标注。因此，第五届ABAW竞赛包含四项挑战：i) 单任务效价-唤醒度估计，ii) 单任务表情分类，iii) 单任务动作单元检测，iv) 情绪反应强度估计。本文中，我们介绍这些挑战及其语料库，概述评估指标，并给出基线系统及其取得的表现。
引用
@article{arxiv.2303.01498,
title = {ABAW: Valence-Arousal Estimation, Expression Recognition, Action Unit Detection & Emotional Reaction Intensity Estimation Challenges},
author = {Dimitrios Kollias and Panagiotis Tzirakis and Alice Baird and Alan Cowen and Stefanos Zafeiriou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.01498},
year = {2023}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:2202.10659