論文の概要: Emotion Recognition Using Transformers with Masked Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13731v2
• Date: Sat, 23 Mar 2024 06:31:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 10:51:37.510723
• Title: Emotion Recognition Using Transformers with Masked Learning
• Title（参考訳）: マスケッド学習を用いたトランスフォーマを用いた感情認識
• Authors: Seongjae Min, Junseok Yang, Sangjun Lim, Junyong Lee, Sangwon Lee, Sejoon Lim,
• Abstract要約: 本研究では、視覚変換器(ViT)と変換器(Transformer)のモデルを用いて、Valence-Arousal(VA)の推定に焦点をあてる。 このアプローチは、従来の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とLong Short-Term Memory(LSTM)ベースのメソッドを超越し、新しいTransformerベースのフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.650385662008779
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In recent years, deep learning has achieved innovative advancements in various fields, including the analysis of human emotions and behaviors. Initiatives such as the Affective Behavior Analysis in-the-wild (ABAW) competition have been particularly instrumental in driving research in this area by providing diverse and challenging datasets that enable precise evaluation of complex emotional states. This study leverages the Vision Transformer (ViT) and Transformer models to focus on the estimation of Valence-Arousal (VA), which signifies the positivity and intensity of emotions, recognition of various facial expressions, and detection of Action Units (AU) representing fundamental muscle movements. This approach transcends traditional Convolutional Neural Networks (CNNs) and Long Short-Term Memory (LSTM) based methods, proposing a new Transformer-based framework that maximizes the understanding of temporal and spatial features. The core contributions of this research include the introduction of a learning technique through random frame masking and the application of Focal loss adapted for imbalanced data, enhancing the accuracy and applicability of emotion and behavior analysis in real-world settings. This approach is expected to contribute to the advancement of emotional computing and deep learning methodologies.
• Abstract（参考訳）: 近年、深層学習は、人間の感情や行動の分析など、様々な分野で革新的な進歩を遂げている。 ABAW(Affective Behavior Analysis in-the-Wild)コンペティションのようなイニシアチブは、複雑な感情状態の正確な評価を可能にする多様で挑戦的なデータセットを提供することによって、この分野の研究を促進する上で特に役立っている。 本研究では、視覚変換器(ViT)とトランスフォーマー(Transformer)モデルを用いて、感情の肯定性と強さ、様々な表情の認識、基本的な筋運動を表すアクションユニット(AU)の検出に焦点をあてる。 このアプローチは従来の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とLong Short-Term Memory(LSTM)ベースの手法を超越し、時間的および空間的特徴の理解を最大化する新しいTransformerベースのフレームワークを提案する。 本研究のコアコントリビューションは,ランダムフレームマスキングによる学習手法の導入と,不均衡なデータに適応した焦点損失の適用,実世界の環境における感情と行動分析の正確性と適用性の向上である。 このアプローチは、感情コンピューティングとディープラーニング方法論の進歩に寄与することが期待されている。

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