論文の概要: Towards Intercultural Affect Recognition: Audio-Visual Affect Recognition in the Wild Across Six Cultures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.00344v1
• Date: Sun, 31 Jul 2022 02:39:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-02 13:24:11.958119
• Title: Towards Intercultural Affect Recognition: Audio-Visual Affect Recognition in the Wild Across Six Cultures
• Title（参考訳）: 文化的影響の認識に向けて:6つの文化における視覚的影響の認識
• Authors: Leena Mathur, Ralph Adolphs, Maja J Matari\'c
• Abstract要約: 本稿では,6つの文化から生ずる実世界のダイアド的相互作用のビデオを用いた,文化間影響認識モデルの最初の体系的研究について述べる。 その結果, 文化間影響の認識モデルは, 文化内モデルよりも効果的か, より効果的であることが示唆された。 本稿では,文化間影響認識システムの今後の発展に向けた概念実証とモチベーションについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.37706529432381
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In our multicultural world, affect-aware AI systems that support humans need the ability to perceive affect across variations in emotion expression patterns across cultures. These models must perform well in cultural contexts on which they have not been trained. A standard assumption in affective computing is that affect recognition models trained and used within the same culture (intracultural) will perform better than models trained on one culture and used on different cultures (intercultural). We test this assumption and present the first systematic study of intercultural affect recognition models using videos of real-world dyadic interactions from six cultures. We develop an attention-based feature selection approach under temporal causal discovery to identify behavioral cues that can be leveraged in intercultural affect recognition models. Across all six cultures, our findings demonstrate that intercultural affect recognition models were as effective or more effective than intracultural models. We identify and contribute useful behavioral features for intercultural affect recognition; facial features from the visual modality were more useful than the audio modality in this study's context. Our paper presents a proof-of-concept and motivation for the future development of intercultural affect recognition systems.
• Abstract（参考訳）: 多文化の世界では、人間をサポートする感情認識aiシステムは、文化全体の感情表現パターンのバリエーションにまたがる影響を知覚する能力が必要です。 これらのモデルは、訓練されていない文化的文脈でうまく機能しなければならない。 情緒的コンピューティングにおける標準的な仮定は、同一文化(異文化)内で訓練され、使用されている認識モデルが、1つの文化で訓練されたモデルよりもうまく機能し、異なる文化(異文化)で使用されるというものである。 本研究では,この仮定を検証し,6つの文化の現実的なディヤド的相互作用のビデオを用いた文化間影響認識モデルの最初の体系的研究を示す。 本研究では、時間的因果発見に基づく注意に基づく特徴選択手法を開発し、文化間影響認識モデルに活用できる行動的手がかりを同定する。 6つの文化にまたがって,文化間影響認識モデルが文化内モデルと同程度に効果的であった。 本研究は,異文化間感情認識に有用な行動特徴を同定し,寄与する。視覚モダリティの表情特徴は,本研究の文脈における音声モダリティよりも有用であった。 本稿では,文化間インパクト認識システムの発展に向けた概念実証とモチベーションについて述べる。

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