Fugu-MT 論文翻訳(概要): EmoCLIP: A Vision-Language Method for Zero-Shot Video Facial Expression Recognition

論文の概要: EmoCLIP: A Vision-Language Method for Zero-Shot Video Facial Expression Recognition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16640v1
Date: Wed, 25 Oct 2023 13:43:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-26 14:33:38.706248
Title: EmoCLIP: A Vision-Language Method for Zero-Shot Video Facial Expression Recognition
Title（参考訳）: EmoCLIP:ゼロショット映像表情認識のための視覚言語法
Authors: Niki Maria Foteinopoulou, Ioannis Patras
Abstract要約: 本稿では,サンプルレベルのテキスト記述を自然言語の監視に用いる新しい視覚言語モデルを提案する。以上の結果から,本手法はベースライン法と比較して大きな改善をもたらすことが示唆された。本研究では,メンタルヘルス症状推定の下流課題について,サンプルレベル記述を用いてトレーニングしたネットワークから得られた表現を評価した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.299438189585366
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Facial Expression Recognition (FER) is a crucial task in affective computing, but its conventional focus on the seven basic emotions limits its applicability to the complex and expanding emotional spectrum. To address the issue of new and unseen emotions present in dynamic in-the-wild FER, we propose a novel vision-language model that utilises sample-level text descriptions (i.e. captions of the context, expressions or emotional cues) as natural language supervision, aiming to enhance the learning of rich latent representations, for zero-shot classification. To test this, we evaluate using zero-shot classification of the model trained on sample-level descriptions on four popular dynamic FER datasets. Our findings show that this approach yields significant improvements when compared to baseline methods. Specifically, for zero-shot video FER, we outperform CLIP by over 10\% in terms of Weighted Average Recall and 5\% in terms of Unweighted Average Recall on several datasets. Furthermore, we evaluate the representations obtained from the network trained using sample-level descriptions on the downstream task of mental health symptom estimation, achieving performance comparable or superior to state-of-the-art methods and strong agreement with human experts. Namely, we achieve a Pearson's Correlation Coefficient of up to 0.85 on schizophrenia symptom severity estimation, which is comparable to human experts' agreement. The code is publicly available at: https://github.com/NickyFot/EmoCLIP.
Abstract（参考訳）: 表情認識(FER)は感情コンピューティングにおいて重要な課題であるが、従来の7つの基本的な感情に焦点をあてることで、複雑な感情スペクトルへの適応性が制限される。そこで本稿では,自然言語指導としてサンプルレベルのテキスト記述(文脈,表情,感情的手がかりのキャプション)を活用し,ゼロショット分類のための豊かな潜在表現の学習を促進することを目的とした,新しい視覚言語モデルを提案する。これをテストするために,4つの一般的な動的ferデータセットのサンプルレベル記述に基づいてトレーニングされたモデルのゼロショット分類を用いて評価する。その結果,本手法はベースライン法と比較して有意に改善した。具体的には、ゼロショットビデオferでは、重み付き平均リコールで10\%、非重み付き平均リコールで5\%のクリップを上回っています。さらに,メンタルヘルス症状推定の下流課題についてサンプルレベル記述を用いて訓練したネットワークから得られた表現を評価し,最新手法に匹敵する性能を達成し,人間専門家との強い合意を得る。すなわち、ピアソンの相関係数は、人間の専門家の合意に匹敵する統合失調症症状の重症度推定において最大 0.85 である。コードはhttps://github.com/NickyFot/EmoCLIPで公開されている。

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