[논문 리뷰] Py-Feat: Python Facial Expression Analysis Toolbox

Jin Hyun Cheong, Eshin Jolly외 4명|arXiv (Cornell University)|2021. 04. 08.

Emotion and Mood Recognition인용 수 31

한 줄 요약

Py-Feat은 얼굴 표정 데이터를 감지, 전처리, 분석 및 시각화하는 end-to-end 지원을 제공하는 오픈 소스 파이썬 도구상자로, 연구자가 사회과학 분야에서 CV 모델을 확산하고 벤치마크하는 데 도움을 줍니다.

ABSTRACT

Studying facial expressions is a notoriously difficult endeavor. Recent advances in the field of affective computing have yielded impressive progress in automatically detecting facial expressions from pictures and videos. However, much of this work has yet to be widely disseminated in social science domains such as psychology. Current state of the art models require considerable domain expertise that is not traditionally incorporated into social science training programs. Furthermore, there is a notable absence of user-friendly and open-source software that provides a comprehensive set of tools and functions that support facial expression research. In this paper, we introduce Py-Feat, an open-source Python toolbox that provides support for detecting, preprocessing, analyzing, and visualizing facial expression data. Py-Feat makes it easy for domain experts to disseminate and benchmark computer vision models and also for end users to quickly process, analyze, and visualize face expression data. We hope this platform will facilitate increased use of facial expression data in human behavior research.

연구 동기 및 목표

• 사회과학에서 얼굴 표정 연구를 위한 사용자 친화적이고 오픈 소스 도구의 부족을 해결한다.
• 얼굴 표정 데이터를 감지, 전처리, 분석 및 시각화하는 엔드-투-엔드 도구상자를 제공한다.
• 비전 도메인 연구에서 컴퓨터 비전 모델의 확산 및 벤치마킹을 촉진한다.

제안 방법

• Py-Feat을 오픈 소스 파이썬 도구상자로 소개한다.
• 얼굴 표정 데이터의 감지, 전처리, 분석 및 시각화 모듈을 제공한다.
• 데이터를 처리하고 탐색하기 위해 도메인 전문가와 최종 사용자가 접근하기 쉽도록 설계한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 오픈 소스 도구상자가 사회과학 연구자들이 얼굴 표정 분석을 사용하는 장벽을 어떻게 낮출 수 있는가?
• RQ2 Py-Feat가 도메인을 넘어 얼굴 표정 모델의 확산과 벤치마킹을 더 쉽게 가능하게 할 수 있는가?
• RQ3 얼굴 표정 연구에 가장 도움이 되는 특징(감지, 전처리, 분석, 시각화)은 무엇인가?
• RQ4 도구상자가 원시 데이터에서 인사이트까지의 엔드 투 엔드 워크플로를 충분히 지원하도록 구성되어 있는가?

주요 결과

• Py-Feat은 얼굴 표정 데이터를 감지, 전처리, 분석 및 시각화하기 위한 포괄적인 도구 세트를 제공합니다.
• 도구상자는 도메인 전문가들에 의한 컴퓨터 비전 모델의 재사용과 벤치마킹을 쉽게 하려는 것을 목표로 합니다.
• 인간 행동 연구에서 얼굴 표정 데이터의 활용 증가를 촉진하는 것을 목표로 합니다.
• 생물심리학 및 관련 분야의 연구자들을 위한 개방성과 접근성을 강조합니다.