論文の概要: Implicit Design Choices and Their Impact on Emotion Recognition Model
Development and Evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03238v1
- Date: Wed, 6 Sep 2023 02:45:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-08 15:29:10.918448
- Title: Implicit Design Choices and Their Impact on Emotion Recognition Model
Development and Evaluation
- Title（参考訳）: 意図的デザイン選択が感情認識モデルの開発と評価に及ぼす影響
- Authors: Mimansa Jaiswal
- Abstract要約: 感情の主観性は、正確で堅牢な計算モデルを開発する上で大きな課題を生じさせる。
この論文は、多様なデータセットの収集から始まる感情認識の批判的な側面を調べる。
非表現的トレーニングデータの課題に対処するため、この研究はマルチモーダルストレス感情データセットを収集する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.534160116442057
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Emotion recognition is a complex task due to the inherent subjectivity in
both the perception and production of emotions. The subjectivity of emotions
poses significant challenges in developing accurate and robust computational
models. This thesis examines critical facets of emotion recognition, beginning
with the collection of diverse datasets that account for psychological factors
in emotion production.
To handle the challenge of non-representative training data, this work
collects the Multimodal Stressed Emotion dataset, which introduces controlled
stressors during data collection to better represent real-world influences on
emotion production. To address issues with label subjectivity, this research
comprehensively analyzes how data augmentation techniques and annotation
schemes impact emotion perception and annotator labels. It further handles
natural confounding variables and variations by employing adversarial networks
to isolate key factors like stress from learned emotion representations during
model training. For tackling concerns about leakage of sensitive demographic
variables, this work leverages adversarial learning to strip sensitive
demographic information from multimodal encodings. Additionally, it proposes
optimized sociological evaluation metrics aligned with cost-effective,
real-world needs for model testing.
This research advances robust, practical emotion recognition through
multifaceted studies of challenges in datasets, labels, modeling, demographic
and membership variable encoding in representations, and evaluation. The
groundwork has been laid for cost-effective, generalizable emotion recognition
models that are less likely to encode sensitive demographic information.
- Abstract（参考訳）: 感情認識は、感情の知覚と生成の両方に固有の主観性があるため、複雑なタスクである。
感情の主観性は、正確で堅牢な計算モデルを開発する上で大きな課題をもたらす。
本論文は感情認識の批判的側面を考察し、感情生成の心理的要因を考慮した多様なデータセットの収集から始める。
非表現的トレーニングデータの課題に対処するため、この研究はマルチモーダルストレス感情データセット(Multimodal Stressed Emotion dataset)を収集する。
ラベル主観性の問題に対処するため,データ拡張手法とアノテーションスキームが感情知覚やアノテータラベルに与える影響を包括的に分析した。
さらに、モデルトレーニング中に学習した感情表現からストレスのような重要な要因を分離するために、敵対的ネットワークを利用することで、自然な境界変数やバリエーションを扱う。
この研究は、センシティブな人口統計学変数の漏洩に関する懸念に対処するために、敵対的学習を活用して、センシティブな人口統計学情報をマルチモーダルエンコーディングから取り除く。
さらに、コスト効率の良い実世界のモデルテストのニーズに合わせて、最適化された社会学的評価指標を提案する。
この研究は、データセット、ラベル、モデリング、人口統計学およびメンバーシップ変数エンコーディングにおける課題の多面的研究を通じて、堅牢で実用的な感情認識を推進し、評価を行う。
この土台は、センシティブな人口統計情報をエンコードする可能性が低い、コスト効率が高く、一般化された感情認識モデルのためのものである。
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