論文の概要: Label Distribution Amendment with Emotional Semantic Correlations for
Facial Expression Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.11061v1
- Date: Fri, 23 Jul 2021 07:46:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-26 13:53:47.147214
- Title: Label Distribution Amendment with Emotional Semantic Correlations for
Facial Expression Recognition
- Title(参考訳): 表情認識のための感情意味相関を用いたラベル分布修正
- Authors: Shasha Mao, Guanghui Shi, Licheng Jiao, Shuiping Gou, Yangyang Li, Lin
Xiong, Boxin Shi
- Abstract要約: 意味空間における表現間の相関を利用して,各顔画像のラベル分布を補正する手法を提案する。
各画像のセマンティックグラフとタスククラス関連グラフを比較することにより、そのラベル分布の信頼性を評価する。
実験により,提案手法は最先端手法と比較した場合よりも有効であることが示された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 69.18918567657757
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: By utilizing label distribution learning, a probability distribution is
assigned for a facial image to express a compound emotion, which effectively
improves the problem of label uncertainties and noises occurred in one-hot
labels. In practice, it is observed that correlations among emotions are
inherently different, such as surprised and happy emotions are more possibly
synchronized than surprised and neutral. It indicates the correlation may be
crucial for obtaining a reliable label distribution. Based on this, we propose
a new method that amends the label distribution of each facial image by
leveraging correlations among expressions in the semantic space. Inspired by
inherently diverse correlations among word2vecs, the topological information
among facial expressions is firstly explored in the semantic space, and each
image is embedded into the semantic space. Specially, a class-relation graph is
constructed to transfer the semantic correlation among expressions into the
task space. By comparing semantic and task class-relation graphs of each image,
the confidence of its label distribution is evaluated. Based on the confidence,
the label distribution is amended by enhancing samples with higher confidence
and weakening samples with lower confidence. Experimental results demonstrate
the proposed method is more effective than compared state-of-the-art methods.
- Abstract(参考訳): ラベル分布学習を利用することで、顔画像に確率分布を割り当てて複合感情を表現し、一方のホットラベルに発生するラベル不確実性とノイズの問題を効果的に改善する。
実際、驚きと幸福の感情は、驚きと中立よりも同期している可能性があるなど、感情間の相関は本質的に異なることが観察されている。
この相関は,信頼性の高いラベル分布を得る上で重要である可能性がある。
そこで本研究では,意味空間における表現間の相関を利用して顔画像のラベル分布を補正する手法を提案する。
単語2vec間の固有に多様な相関から着想を得た表情間のトポロジ的情報は,まず意味空間において探索され,各画像は意味空間に埋め込まれる。
特に、クラス関係グラフを構築し、表現間の意味的相関関係をタスク空間に転送する。
各画像のセマンティクスとタスククラス関係グラフを比較することにより、そのラベル分布の信頼性を評価する。
信頼度に基づいて、信頼度の高いサンプルと信頼度の低いサンプルを弱めることにより、ラベル分布を補正する。
実験により,提案手法は最先端手法よりも有効であることが示された。
関連論文リスト
- Conjuring Semantic Similarity [59.18714889874088]
2つのテキスト表現間の意味的類似性は、潜伏者の「意味」の間の距離を測定する
テキスト表現間の意味的類似性は、他の表現を言い換えるのではなく、それらが引き起こすイメージに基づいている、という新しいアプローチを提案する。
提案手法は,人間の注釈付きスコアに適合するだけでなく,テキスト条件付き生成モデル評価のための新たな道を開く意味的類似性に関する新たな視点を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-21T18:51:34Z) - The Whole Is Bigger Than the Sum of Its Parts: Modeling Individual Annotators to Capture Emotional Variability [7.1394038985662664]
感情表現と知覚はニュアンスがあり、複雑で、非常に主観的なプロセスである。
ほとんどの音声感情認識タスクは、アノテータラベルを基底真理として平均化することでこの問題に対処する。
従来の研究は感情の多様性を捉えるために分布を学習しようとしたが、これらの手法は個々のアノテータに関する情報も失っている。
本研究では,モデル学習中の感情分布の学習を可能にする連続モデル出力から分布を生成する新しい手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-21T19:24:06Z) - Improved Text Emotion Prediction Using Combined Valence and Arousal Ordinal Classification [37.823815777259036]
テキストから感情を分類する手法を導入し,様々な感情の相違点と相違点を認識・区別する。
提案手法は感情予測において高い精度を保ちながら,誤分類の場合の誤りの程度を著しく低減する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-02T10:06:30Z) - Handling Ambiguity in Emotion: From Out-of-Domain Detection to
Distribution Estimation [45.53789836426869]
感情に対する主観的な認識は、人間の注釈からの矛盾したラベルにつながる。
本稿では,あいまいな感情を扱う3つの方法について検討する。
分類器にラベルを付けない発話を付加クラスとして組み込むことで、他の感情クラスの分類性能が低下することを示す。
また,明快な深層学習を用いた感情分類における不確実性を定量化することにより,不明瞭な感情を伴う発話を領域外サンプルとして検出することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-20T09:53:38Z) - Unifying the Discrete and Continuous Emotion labels for Speech Emotion
Recognition [28.881092401807894]
音声からの感情検出のためのパラ言語分析では、感情は離散的または次元的(連続的な評価)ラベルと同一視されている。
本研究では,連続的感情特性と離散的感情特性を共同で予測するモデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-29T16:12:31Z) - Label Uncertainty Modeling and Prediction for Speech Emotion Recognition
using t-Distributions [15.16865739526702]
本稿では,学生のt分布を用いたラベル分布のモデル化を提案する。
我々は、対応するKulback-Leibler分散に基づく損失関数を導出し、感情ラベルの分布を推定するための推定器を訓練する。
その結果,我々のt分布に基づくアプローチは,最先端の不確実性モデリングの結果を伴うガウス的アプローチよりも改善されていることが明らかとなった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-25T12:38:20Z) - A Theory-Driven Self-Labeling Refinement Method for Contrastive
Representation Learning [111.05365744744437]
教師なしのコントラスト学習は、正のイメージの作物と、負のイメージの作物とをラベル付けする。
本研究は, コントラスト学習において, 不正確なラベル割り当てがセマンティック・インスタンス識別の一般化を著しく損なうことを最初に証明する。
この理論に触発されて、コントラスト学習のための新しい自己ラベル改善手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-28T14:24:52Z) - Is Label Smoothing Truly Incompatible with Knowledge Distillation: An
Empirical Study [59.95267695402516]
本研究では,ラベルスムージングがナレッジ蒸留と相容れないことを実証的に明らかにする。
ラベルスムージングが意味的に類似したクラスと異なるクラスの分布にどのように影響するかに関する新しい接続を提供します。
我々は,その一面性と不完全性について,大規模解析,可視化,包括的な実験を通じて検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-01T17:59:12Z) - EmoGraph: Capturing Emotion Correlations using Graph Networks [71.53159402053392]
グラフネットワークを通じて異なる感情間の依存関係をキャプチャするEmoGraphを提案する。
EmoGraphは特にマクロF1において、強いベースラインを上回ります。
キャプチャーされた感情相関は、シングルラベルの分類作業にも有用であることを示す実験である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-21T08:59:29Z) - Debiased Contrastive Learning [64.98602526764599]
我々は,同ラベルデータポイントのサンプリングを補正する,偏りのあるコントラスト目的の開発を行う。
実証的に、提案する目的は、視覚、言語、強化学習ベンチマークにおける表現学習の最先端を一貫して上回る。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-01T04:25:24Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。