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 事件表征学习

📋 核心要点

  1. 现有RGB方法在事件数据上表现差，且事件数据空间信息不足，限制了单独训练的性能，同时缺乏标记事件数据。
  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，并使用自监督多事件表征学习(SSMER)从未标记数据中学习。
  3. 在E-SIE和WFLW-V数据集上的实验表明，该方法在人脸关键点对齐任务中超越了现有技术水平。

📝 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新框架，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。在真实事件数据集E-SIE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：论文旨在解决在具有挑战性的光照条件和快速运动场景下，事件相机人脸关键点对齐的问题。现有方法，特别是为RGB图像设计的算法，无法有效处理事件数据，因为事件数据缺乏颜色和纹理信息。此外，直接在事件数据上训练的模型由于空间信息不足，性能受限。缺乏大规模标注的事件人脸数据集也加剧了这一问题。

核心思路：论文的核心思路是利用RGB图像提供的丰富空间信息来指导事件数据的特征学习，并通过自监督学习从未标注的事件数据中提取有用的特征。通过跨模态融合，模型可以学习到更鲁棒和准确的人脸关键点表示。自监督学习则可以缓解标注数据不足的问题。

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图像和事件数据作为输入，通过注意力机制融合两种模态的信息，从而增强事件数据的特征表示。SSMER模块则利用未标注的事件数据，通过设计合适的预训练任务，学习到通用的事件特征表示。整个流程首先使用CMFA进行特征提取，然后利用SSMER进行特征增强，最后进行人脸关键点回归。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了CMFA和SSMER两个模块，有效地结合了有监督的跨模态学习和无监督的事件数据学习。CMFA模块能够充分利用RGB图像的信息来指导事件特征的学习，而SSMER模块则能够从未标注的事件数据中提取有用的特征，从而缓解了标注数据不足的问题。

关键设计：CMFA模块使用了注意力机制来融合RGB和事件特征，具体来说，RGB特征被用作query，事件特征被用作key和value，通过计算注意力权重来融合两种模态的信息。SSMER模块使用了对比学习作为预训练任务，通过最大化相似事件之间的相似度，最小化不相似事件之间的相似度，来学习到鲁棒的事件特征表示。损失函数包括关键点回归损失、跨模态融合损失和自监督学习损失。

🖼️ 关键图片

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📊 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评估，实验结果表明，该方法在多个评估指标上均优于现有方法。例如，在E-SIE数据集上，该方法的平均误差降低了X%，在WFLW-V数据集上，该方法的性能提升了Y%。这些结果表明，该方法能够有效地利用RGB信息和未标注的事件数据，从而提高人脸关键点对齐的准确性和鲁棒性。（具体数据未知）

🎯 应用场景

该研究成果可应用于低光照、高速运动等场景下的人脸识别、人脸跟踪、表情识别等领域。例如，在夜间监控、运动捕捉、自动驾驶等应用中，事件相机可以提供更可靠的人脸关键点信息，从而提高系统的性能和鲁棒性。未来，该方法还可以扩展到其他模态的数据融合和自监督学习任务中。

📄 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.