論文の概要: Generative Technology for Human Emotion Recognition: A Scope Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03640v1
• Date: Thu, 4 Jul 2024 05:22:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 19:11:48.477753
• Title: Generative Technology for Human Emotion Recognition: A Scope Review
• Title（参考訳）: 人間の感情認識のための生成技術:スコープレビュー
• Authors: Fei Ma, Yucheng Yuan, Yifan Xie, Hongwei Ren, Ivan Liu, Ying He, Fuji Ren, Fei Richard Yu, Shiguang Ni,
• Abstract要約: 本調査は,2024年6月までに320以上の研究論文を総合的に分析し,既存の文献のギャップを埋めることを目的としている。 異なる生成モデルと一般的に使用されるデータセットの数学的原理を導入する。 様々なモダリティに基づいて、生成技術がどのように感情認識に対処するかを詳細に分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.578408396744237
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Affective computing stands at the forefront of artificial intelligence (AI), seeking to imbue machines with the ability to comprehend and respond to human emotions. Central to this field is emotion recognition, which endeavors to identify and interpret human emotional states from different modalities, such as speech, facial images, text, and physiological signals. In recent years, important progress has been made in generative models, including Autoencoder, Generative Adversarial Network, Diffusion Model, and Large Language Model. These models, with their powerful data generation capabilities, emerge as pivotal tools in advancing emotion recognition. However, up to now, there remains a paucity of systematic efforts that review generative technology for emotion recognition. This survey aims to bridge the gaps in the existing literature by conducting a comprehensive analysis of over 320 research papers until June 2024. Specifically, this survey will firstly introduce the mathematical principles of different generative models and the commonly used datasets. Subsequently, through a taxonomy, it will provide an in-depth analysis of how generative techniques address emotion recognition based on different modalities in several aspects, including data augmentation, feature extraction, semi-supervised learning, cross-domain, etc. Finally, the review will outline future research directions, emphasizing the potential of generative models to advance the field of emotion recognition and enhance the emotional intelligence of AI systems.
• Abstract（参考訳）: Affective Computingは人工知能(AI)の最前線に立っており、人間の感情を理解して反応する能力を持つ機械を開発しようとしている。 この分野の中心は感情認識であり、音声、顔画像、テキスト、生理的信号など、異なるモードから人間の感情状態を特定し、解釈する試みである。 近年,Autoencoder,Generative Adversarial Network,Diffusion Model,Large Language Modelなど,生成モデルにおいて重要な進展が見られた。 これらのモデルは、強力なデータ生成能力を持ち、感情認識の進歩において重要なツールとして登場します。 しかし、現在に至るまで、感情認識のための生成技術を見直すための体系的な努力が残されている。 本調査は,2024年6月までに320以上の研究論文を総合的に分析し,既存の文献のギャップを埋めることを目的としている。 具体的には、まず、異なる生成モデルと一般的に使用されるデータセットの数学的原理を紹介する。 その後、分類学を通じて、データ強化、特徴抽出、半教師付き学習、クロスドメインなど、様々な側面において、様々なモーダル性に基づいて生成技術がどのように感情認識に対処するかを詳細に分析する。 最後に、このレビューは将来の研究の方向性を概説し、生成モデルの可能性を強調し、感情認識の分野を前進させ、AIシステムの感情知性を高める。

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