論文の概要: Joint Multimodal Transformer for Emotion Recognition in the Wild

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10488v2
• Date: Tue, 2 Apr 2024 15:34:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 08:08:50.882678
• Title: Joint Multimodal Transformer for Emotion Recognition in the Wild
• Title（参考訳）: 野生動物における感情認識のための複合マルチモーダルトランス
• Authors: Paul Waligora, Haseeb Aslam, Osama Zeeshan, Soufiane Belharbi, Alessandro Lameiras Koerich, Marco Pedersoli, Simon Bacon, Eric Granger,
• Abstract要約: マルチモーダルな感情認識は 典型的には 単調なシステムより優れています キーベースクロスアテンションと融合するジョイントマルチモーダルトランスを利用するMMER法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.735299182004404
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Systems for multimodal emotion recognition (MMER) can typically outperform unimodal systems by leveraging the inter- and intra-modal relationships between, e.g., visual, textual, physiological, and auditory modalities. In this paper, an MMER method is proposed that relies on a joint multimodal transformer for fusion with key-based cross-attention. This framework aims to exploit the diverse and complementary nature of different modalities to improve predictive accuracy. Separate backbones capture intra-modal spatiotemporal dependencies within each modality over video sequences. Subsequently, a joint multimodal transformer fusion architecture integrates the individual modality embeddings, allowing the model to capture inter-modal and intra-modal relationships effectively. Extensive experiments on two challenging expression recognition tasks: (1) dimensional emotion recognition on the Affwild2 dataset (with face and voice), and (2) pain estimation on the Biovid dataset (with face and biosensors), indicate that the proposed method can work effectively with different modalities. Empirical results show that MMER systems with our proposed fusion method allow us to outperform relevant baseline and state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル感情認識システム(MMER)は、通常、視覚的、テキスト的、生理的、聴覚的モダリティ間のモーダル間関係を利用して、単調システムよりも優れる。 本稿では,キーベースクロスアテンションと融合するジョイントマルチモーダルトランスを用いたMMER法を提案する。 このフレームワークは、様々なモダリティの多様で相補的な性質を活用して予測精度を向上させることを目的としている。 異なるバックボーンは、ビデオシーケンス上の各モードにおけるモーダル内時空間依存性をキャプチャする。 その後、ジョイントマルチモーダルトランスフォーマー融合アーキテクチャは個々のモーダル埋め込みを統合し、モデルがモーダル間およびモーダル内関係を効果的にキャプチャすることを可能にする。 1)Affwild2データセットの次元的感情認識(顔と声)と,(2)Biovidデータセットの痛み推定(顔とバイオセンサー)の2つの課題において,提案手法が効果的に動作できることが示唆された。 実験結果から,提案手法を用いたMMERシステムにより,関連するベースラインや最先端手法よりも優れた性能が得られることが示された。

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