論文の概要: Towards A Robust Group-level Emotion Recognition via Uncertainty-Aware Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04306v1
• Date: Fri, 6 Oct 2023 15:05:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-09 15:31:20.321365
• Title: Towards A Robust Group-level Emotion Recognition via Uncertainty-Aware Learning
• Title（参考訳）: 不確実性学習によるロバストグループレベルの感情認識に向けて
• Authors: Qing Zhu, Qirong Mao, Jialin Zhang, Xiaohua Huang, Wenming Zheng
• Abstract要約: グループレベルの感情認識(GER)は、人間の行動分析の不可分な部分である。 GERのためのより堅牢な表現を抽出する不確実性認識学習(UAL)手法を提案する。 我々は,強騒音に対するモデルの頑健性を高めるために,画像強調モジュールを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.27161082428625
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Group-level emotion recognition (GER) is an inseparable part of human behavior analysis, aiming to recognize an overall emotion in a multi-person scene. However, the existing methods are devoted to combing diverse emotion cues while ignoring the inherent uncertainties under unconstrained environments, such as congestion and occlusion occurring within a group. Additionally, since only group-level labels are available, inconsistent emotion predictions among individuals in one group can confuse the network. In this paper, we propose an uncertainty-aware learning (UAL) method to extract more robust representations for GER. By explicitly modeling the uncertainty of each individual, we utilize stochastic embedding drawn from a Gaussian distribution instead of deterministic point embedding. This representation captures the probabilities of different emotions and generates diverse predictions through this stochasticity during the inference stage. Furthermore, uncertainty-sensitive scores are adaptively assigned as the fusion weights of individuals' face within each group. Moreover, we develop an image enhancement module to enhance the model's robustness against severe noise. The overall three-branch model, encompassing face, object, and scene component, is guided by a proportional-weighted fusion strategy and integrates the proposed uncertainty-aware method to produce the final group-level output. Experimental results demonstrate the effectiveness and generalization ability of our method across three widely used databases.
• Abstract（参考訳）: グループレベルの感情認識(グループレベルの感情認識、GER)は、人間の行動分析の分離できない部分であり、多人数シーンにおける全体的な感情を認識することを目的としている。 しかし、既存の方法は、群内で生じる混雑や閉塞といった制約のない環境下で固有の不確実性を無視しながら、多様な感情の手がかりを混ぜることに専念している。 さらに、グループレベルのラベルのみが利用可能であるため、グループ内の個人間の一貫性のない感情予測がネットワークを混乱させる可能性がある。 本稿では,より堅牢な表現を抽出する不確実性認識学習(UAL)手法を提案する。 個々の不確かさを明示的にモデル化することにより、決定論的点埋め込みの代わりにガウス分布から引き出された確率的埋め込みを利用する。 この表現は、異なる感情の確率を捉え、推論段階でこの確率を通して様々な予測を生成する。 さらに、各グループ内の個人の顔の融合重みとして不確実性感性スコアを適応的に割り当てる。 さらに,重騒音に対するモデルのロバスト性を高めるための画像強調モジュールを開発した。 顔, 対象, シーン成分を包含する全体3分岐モデルは, 比例重み付き融合戦略により導かれ, 提案する不確実性認識手法を統合し, 最終群レベル出力を生成する。 実験の結果,3つのデータベースにまたがって提案手法の有効性と一般化性が実証された。

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