論文の概要: A New Perspective on Smiling and Laughter Detection: Intensity Levels Matter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02112v1
• Date: Mon, 4 Mar 2024 15:15:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 18:28:15.219564
• Title: A New Perspective on Smiling and Laughter Detection: Intensity Levels Matter
• Title（参考訳）: 笑顔と笑いの検出に関する新しい視点--強度レベルは重要か
• Authors: Hugo Bohy, Kevin El Haddad and Thierry Dutoit
• Abstract要約: 深層学習に基づくマルチモーダル笑顔・笑い分類システムを提案する。 我々は、融合アプローチと同様に、オーディオモデルと視覚モデルの使用を比較した。 予想通り、融合は、目に見えないデータに対してより良い一般化をもたらすことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.493507573183109
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Smiles and laughs detection systems have attracted a lot of attention in the past decade contributing to the improvement of human-agent interaction systems. But very few considered these expressions as distinct, although no prior work clearly proves them to belong to the same category or not. In this work, we present a deep learning-based multimodal smile and laugh classification system, considering them as two different entities. We compare the use of audio and vision-based models as well as a fusion approach. We show that, as expected, the fusion leads to a better generalization on unseen data. We also present an in-depth analysis of the behavior of these models on the smiles and laughs intensity levels. The analyses on the intensity levels show that the relationship between smiles and laughs might not be as simple as a binary one or even grouping them in a single category, and so, a more complex approach should be taken when dealing with them. We also tackle the problem of limited resources by showing that transfer learning allows the models to improve the detection of confusing intensity levels.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間、スマイルと笑い検出システムは人間とエージェントのインタラクションシステムの改善に多くの注目を集めてきた。 しかし、これらの表現を区別していると考える者はごくわずかであるが、先行研究によってそれらが同じカテゴリーに属するか否かが明確に証明されていない。 本研究では,深層学習に基づくマルチモーダルスマイルと笑いの分類システムを提案する。 音声と視覚に基づくモデルの使用と融合アプローチの比較を行った。 予想通り、融合は目に見えないデータに対してより良い一般化をもたらすことを示す。 また,笑顔と笑いの強さレベルにおけるモデル行動の詳細な分析を行った。 強度レベルの分析では、笑顔と笑いの関係は二進法ほど単純ではないか、あるいは一つのカテゴリーにグループ化してもよいため、それを扱う際にはより複雑なアプローチをとる必要がある。 また, 伝達学習により, モデルが混乱した強度レベルの検出を改善できることを示すことで, 限られた資源の問題にも対処した。

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