論文の概要: iMiGUE: An Identity-free Video Dataset for Micro-Gesture Understanding and Emotion Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.00285v1
• Date: Thu, 1 Jul 2021 08:15:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-02 21:39:36.964873
• Title: iMiGUE: An Identity-free Video Dataset for Micro-Gesture Understanding and Emotion Analysis
• Title（参考訳）: iMiGUE:マイクロジェスチャー理解と感情分析のためのアイデンティティフリービデオデータセット
• Authors: Xin Liu, Henglin Shi, Haoyu Chen, Zitong Yu, Xiaobai Li, Guoying Zhaoz?
• Abstract要約: iMiGUE(iMiGUE)は、マイクロジェスチャ理解・感情分析のためのアイデンティティフリービデオデータセットである。 iMiGUEは、内的感情によって引き起こされる意図しない行動(micro-gesture)に焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.261770969903065
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a new dataset for the emotional artificial intelligence research: identity-free video dataset for Micro-Gesture Understanding and Emotion analysis (iMiGUE). Different from existing public datasets, iMiGUE focuses on nonverbal body gestures without using any identity information, while the predominant researches of emotion analysis concern sensitive biometric data, like face and speech. Most importantly, iMiGUE focuses on micro-gestures, i.e., unintentional behaviors driven by inner feelings, which are different from ordinary scope of gestures from other gesture datasets which are mostly intentionally performed for illustrative purposes. Furthermore, iMiGUE is designed to evaluate the ability of models to analyze the emotional states by integrating information of recognized micro-gesture, rather than just recognizing prototypes in the sequences separately (or isolatedly). This is because the real need for emotion AI is to understand the emotional states behind gestures in a holistic way. Moreover, to counter for the challenge of imbalanced sample distribution of this dataset, an unsupervised learning method is proposed to capture latent representations from the micro-gesture sequences themselves. We systematically investigate representative methods on this dataset, and comprehensive experimental results reveal several interesting insights from the iMiGUE, e.g., micro-gesture-based analysis can promote emotion understanding. We confirm that the new iMiGUE dataset could advance studies of micro-gesture and emotion AI.
• Abstract（参考訳）: 感情的人工知能研究のための新しいデータセット:iMiGUE(Micro-Gesture Understanding and Emotion Analysis)のためのアイデンティティフリービデオデータセットを紹介する。 既存の公開データセットとは異なり、imigueは身元情報を使用しない非言語的な身体のジェスチャーに焦点を当てている。 最も重要なのは、マイクロジェスチャ、すなわち内なる感情によって引き起こされる意図しない行動に焦点をあてることである。 さらに、イミグは、単に配列内のプロトタイプを別々に(あるいは孤立的に)認識するのではなく、認識されたマイクロジェスチャの情報を統合することによって、感情状態を分析するモデルの能力を評価するように設計されている。 これは、感情に対する真の必要性は、ジェスチャの背後にある感情状態を完全に理解することである。 さらに, このデータセットの不均衡なサンプル分布に対処するために, マイクロジェスチャシーケンス自体から潜伏表現をキャプチャする教師なし学習手法を提案する。 本データセットにおける代表的手法を体系的に検討し, 総合的な実験結果から, イミグから得られたいくつかの興味深い知見,例えば, マイクロジェスチャに基づく分析が感情理解を促進することを明らかにする。 新しいiMiGUEデータセットは、マイクロジェスチャーと感情AIの研究を進展させる可能性があることを確認した。

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