Event-based Facial Keypoint Alignment via Cross-Modal Fusion Attention and Self-Supervised Multi-Event Representation Learning

📄 arXiv: 2509.24968v1 📥 PDF

作者: Donghwa Kang, Junho Kim, Dongwoo Kang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-09-29

备注: 11 pages, 7 figures

💡 一句话要点

提出基于跨模态融合注意力和自监督多事件表征学习的事件相机人脸关键点对齐方法

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 事件相机 人脸关键点对齐 跨模态融合 自监督学习 多事件表征学习 计算机视觉 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有RGB方法在事件数据上表现差，单独训练事件数据因空间信息不足效果不佳，且缺乏标记事件数据集。
  2. 利用跨模态融合注意力(CMFA)整合RGB信息，指导事件特征提取；自监督多事件表征学习(SSMER)从无标记数据学习特征。
  3. 在E-SIE和WFLW-V数据集上实验，结果表明该方法在多个指标上超越了现有最佳方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于跨模态融合注意力(CMFA)和自监督多事件表征学习(SSMER)的事件相机人脸关键点对齐框架，旨在解决低光照、快速运动等挑战性条件下的人脸关键点对齐问题。由于事件相机具有高时间分辨率和对光照变化的鲁棒性，因此在这些条件下具有独特的优势。然而，现有的RGB人脸关键点对齐方法在事件数据上表现不佳，并且仅在事件数据上训练通常会导致次优性能，因为其空间信息有限。此外，缺乏全面的标记事件数据集进一步阻碍了该领域的发展。CMFA用于整合相应的RGB数据，引导模型从事件输入图像中提取鲁棒的人脸特征。SSMER能够从无标记事件数据中进行有效的特征学习，克服空间限制。在真实事件E-SIE数据集和公共WFLW-V基准的合成事件版本上的大量实验表明，该方法在多个评估指标上始终优于最先进的方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决事件相机在人脸关键点对齐任务中，由于空间信息不足和缺乏大规模标注数据而导致的性能瓶颈。现有方法，特别是针对RGB图像设计的方法，无法直接应用于事件数据，并且直接在事件数据上训练的模型性能有限。

核心思路：论文的核心思路是利用跨模态信息融合和自监督学习来弥补事件数据的不足。通过融合RGB图像提供的空间信息，并利用自监督学习从大量无标注事件数据中提取有效特征，从而提升事件相机人脸关键点对齐的准确性和鲁棒性。

技术框架：该框架包含两个主要模块：跨模态融合注意力(CMFA)和自监督多事件表征学习(SSMER)。CMFA模块将RGB图像和事件数据进行融合，利用注意力机制引导模型关注事件数据中与人脸相关的区域。SSMER模块则利用自监督学习策略，从未标注的事件数据中学习到更丰富的特征表示。整体流程是先通过CMFA融合RGB和事件数据，然后利用SSMER进行特征增强，最后进行关键点预测。

关键创新：该论文的关键创新在于将跨模态融合和自监督学习结合起来，用于事件相机的人脸关键点对齐。CMFA模块能够有效地利用RGB图像提供的空间信息，而SSMER模块则能够从未标注的事件数据中学习到更鲁棒的特征表示。这种结合克服了事件数据空间信息不足和缺乏标注数据的难题。

关键设计：CMFA模块使用了注意力机制来融合RGB和事件数据，具体实现细节未知。SSMER模块采用了多事件表征学习，可能涉及到对比学习或生成对抗网络等技术，具体实现细节未知。损失函数的设计可能包括关键点预测损失、跨模态一致性损失和自监督学习损失，具体形式未知。

📊 实验亮点

该方法在E-SIE真实事件数据集和WFLW-V合成事件数据集上进行了验证，实验结果表明，该方法在多个评估指标上均优于现有最先进的方法。具体的性能提升数据未知，但摘要中明确指出“consistently surpasses state-of-the-art methods across multiple evaluation metrics”，表明该方法具有显著的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于低光照、快速运动等挑战性场景下的人脸识别、人机交互、安全监控等领域。事件相机在这些场景下具有传统相机无法比拟的优势，该研究有助于充分发挥事件相机的潜力，提升相关应用系统的性能和鲁棒性。未来，该技术还可扩展到其他基于事件相机的视觉任务中。

📄 摘要（原文）

Event cameras offer unique advantages for facial keypoint alignment under challenging conditions, such as low light and rapid motion, due to their high temporal resolution and robustness to varying illumination. However, existing RGB facial keypoint alignment methods do not perform well on event data, and training solely on event data often leads to suboptimal performance because of its limited spatial information. Moreover, the lack of comprehensive labeled event datasets further hinders progress in this area. To address these issues, we propose a novel framework based on cross-modal fusion attention (CMFA) and self-supervised multi-event representation learning (SSMER) for event-based facial keypoint alignment. Our framework employs CMFA to integrate corresponding RGB data, guiding the model to extract robust facial features from event input images. In parallel, SSMER enables effective feature learning from unlabeled event data, overcoming spatial limitations. Extensive experiments on our real-event E-SIE dataset and a synthetic-event version of the public WFLW-V benchmark show that our approach consistently surpasses state-of-the-art methods across multiple evaluation metrics.