스토리 라인

데이터

• FEC dataset을 이용하였음
  • FEC dataset은 large-scale하고 약 155,943 faces images로 구성된 multi-identity dataset임
  • 그리고 사람의 시각적인 주관에 따라 annotation된 500,203의 triplets을 가지고 있음
• In-the-wild expression dataset으로는 AffecNet과 RAF-DB 데이터셋을 사용
• 그 외, 3D data를 사용한 것은 아니므로…패스

Model

• $V_{exp}=V_{id} -V_{face}$라는 assumption을 가지고 모델링하였음
  • 따라서 Identity-invariant한 deviation features를 가지고 expression embedding을 해줌

2D dataset에서 expression을 임베딩하고 그 임베딩을 가지고 여러 task를 수행하여 임베딩을 평가하였음

3D dataset에도 2D만큼의 성능을 보여줄 수 있을까..?