論文の概要: Towards Context-Aware Emotion Recognition Debiasing from a Causal Demystification Perspective via De-confounded Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04963v1
• Date: Sat, 6 Jul 2024 05:29:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 21:47:42.821488
• Title: Towards Context-Aware Emotion Recognition Debiasing from a Causal Demystification Perspective via De-confounded Training
• Title（参考訳）: 因果デミススティフィケーションからみた文脈認識的感情認識のデバイアス
• Authors: Dingkang Yang, Kun Yang, Haopeng Kuang, Zhaoyu Chen, Yuzheng Wang, Lihua Zhang,
• Abstract要約: 文脈認識感情認識(CAER)は、対象者の感情を認識するための貴重な意味的手がかりを提供する。 現在のアプローチは、コンテキストから知覚的に重要な表現を抽出する洗練された構造を設計することに集中している。 共同設立者を非難するためのCCIM(Contextual Causal Intervention Module)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.450673163785094
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding emotions from diverse contexts has received widespread attention in computer vision communities. The core philosophy of Context-Aware Emotion Recognition (CAER) is to provide valuable semantic cues for recognizing the emotions of target persons by leveraging rich contextual information. Current approaches invariably focus on designing sophisticated structures to extract perceptually critical representations from contexts. Nevertheless, a long-neglected dilemma is that a severe context bias in existing datasets results in an unbalanced distribution of emotional states among different contexts, causing biased visual representation learning. From a causal demystification perspective, the harmful bias is identified as a confounder that misleads existing models to learn spurious correlations based on likelihood estimation, limiting the models' performance. To address the issue, we embrace causal inference to disentangle the models from the impact of such bias, and formulate the causalities among variables in the CAER task via a customized causal graph. Subsequently, we present a Contextual Causal Intervention Module (CCIM) to de-confound the confounder, which is built upon backdoor adjustment theory to facilitate seeking approximate causal effects during model training. As a plug-and-play component, CCIM can easily integrate with existing approaches and bring significant improvements. Systematic experiments on three datasets demonstrate the effectiveness of our CCIM.
• Abstract（参考訳）: 多様な文脈から感情を理解することは、コンピュータビジョンコミュニティで広く注目を集めている。 コンテキスト認識感情認識(CAER)の中核となる哲学は、リッチな文脈情報を活用することによって、対象者の感情を認識するための貴重な意味的手がかりを提供することである。 現在のアプローチは、コンテキストから知覚的に重要な表現を抽出する洗練された構造を設計することに集中している。 それでも、長期にわたるジレンマは、既存のデータセットの厳しいコンテキストバイアスは、異なるコンテキスト間で感情状態のバランスの取れない分布をもたらし、バイアスのある視覚的表現学習を引き起こすというものである。 因果的デミススティフィケーションの観点から、有害なバイアスは、既存のモデルを誤認して、仮説推定に基づいて素早い相関を学習し、モデルの性能を制限した共同創設者として特定される。 この問題に対処するために、我々は因果推論を採用し、そのようなバイアスの影響からモデルを切り離し、カスタマイズされた因果グラフを通してCAERタスク内の変数間の因果関係を定式化する。 次に, モデルトレーニング中の因果関係の近似的効果を求めるために, バックドア調整理論に基づく共同設立者に対して, CCIM(Contextual Causal Intervention Module)を提案する。 プラグイン・アンド・プレイコンポーネントとして、CCIMは既存のアプローチと簡単に統合でき、大幅な改善がもたらされる。 3つのデータセットのシステム実験により,CCIMの有効性が示された。

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