論文の概要: EEG-based Multimodal Representation Learning for Emotion Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00822v1
• Date: Tue, 29 Oct 2024 01:35:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:49:36.858380
• Title: EEG-based Multimodal Representation Learning for Emotion Recognition
• Title（参考訳）: 脳波に基づく感情認識のためのマルチモーダル表現学習
• Authors: Kang Yin, Hye-Bin Shin, Dan Li, Seong-Whan Lee,
• Abstract要約: 本稿では,ビデオ,画像,音声などの従来のモダリティだけでなく,脳波データも組み込んだ新しいマルチモーダルフレームワークを提案する。 本フレームワークは,様々な入力サイズを柔軟に扱えるように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.257531037300325
• License:
• Abstract: Multimodal learning has been a popular area of research, yet integrating electroencephalogram (EEG) data poses unique challenges due to its inherent variability and limited availability. In this paper, we introduce a novel multimodal framework that accommodates not only conventional modalities such as video, images, and audio, but also incorporates EEG data. Our framework is designed to flexibly handle varying input sizes, while dynamically adjusting attention to account for feature importance across modalities. We evaluate our approach on a recently introduced emotion recognition dataset that combines data from three modalities, making it an ideal testbed for multimodal learning. The experimental results provide a benchmark for the dataset and demonstrate the effectiveness of the proposed framework. This work highlights the potential of integrating EEG into multimodal systems, paving the way for more robust and comprehensive applications in emotion recognition and beyond.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル学習は、一般的な研究分野であるが、脳波(EEG)データの統合は、その固有のばらつきと限られた可用性のために、ユニークな課題を生んでいる。 本稿では,ビデオ,画像,音声などの従来のモダリティだけでなく,脳波データも組み込んだ新しいマルチモーダルフレームワークを提案する。 本フレームワークは,様々な入力サイズを柔軟に扱えるように設計されている。 我々は、最近導入された3つのモーダルからのデータを組み合わせた感情認識データセットに対するアプローチを評価し、マルチモーダル学習のための理想的なテストベッドとした。 実験結果は、データセットのベンチマークを提供し、提案したフレームワークの有効性を実証する。 この研究は、マルチモーダルシステムにEEGを統合する可能性を強調し、感情認識などにおけるより堅牢で包括的なアプリケーションへの道を開く。

関連論文リスト

• Differentially Private Multimodal Laplacian Dropout (DP-MLD) for EEG Representative Learning [9.215609291641591]
  マルチモーダル脳波(EEG)学習は、疾患検出において大きな可能性を秘めている。 プライバシー保護のための広く採用されているスキームは、その明確な解釈と実装の容易さのため、差分プライバシー(DP)である。 本稿では,マルチモーダル脳波学習のためのDP-MLD方式を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-20T12:08:22Z)
• MMA-DFER: MultiModal Adaptation of unimodal models for Dynamic Facial Expression Recognition in-the-wild [81.32127423981426]
  実世界のアプリケーションでは,音声およびビデオデータに基づくマルチモーダル感情認識が重要である。 近年の手法は、強力なマルチモーダルエンコーダの事前学習に自己教師付き学習(SSL)の進歩を活用することに重点を置いている。 SSL-pre-trained disimodal encoders を用いて,この問題に対する異なる視点とマルチモーダル DFER の性能向上について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-13T13:39:26Z)
• Joint Multimodal Transformer for Emotion Recognition in the Wild [49.735299182004404]
  マルチモーダル感情認識(MMER)システムは、通常、単調なシステムよりも優れている。 本稿では,キーベースのクロスアテンションと融合するために,ジョイントマルチモーダルトランス (JMT) を利用するMMER法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-15T17:23:38Z)
• Exploring Missing Modality in Multimodal Egocentric Datasets [89.76463983679058]
  モダリティが欠如している場合でも,MMT(Missing Modality Token)という新しい概念を導入してパフォーマンスを維持する。 テストセットの半分がモダル不完全である場合、元の$sim 30%$ dropから$sim 10%$に減らします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-21T11:55:42Z)
• Exploiting Modality-Specific Features For Multi-Modal Manipulation Detection And Grounding [54.49214267905562]
  マルチモーダルな操作検出とグラウンド処理のためのトランスフォーマーベースのフレームワークを構築する。 本フレームワークは,マルチモーダルアライメントの能力を維持しながら,モダリティ特有の特徴を同時に探求する。 本稿では,グローバルな文脈的キューを各モーダル内に適応的に集約する暗黙的操作クエリ(IMQ)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-22T06:55:41Z)
• StableLLaVA: Enhanced Visual Instruction Tuning with Synthesized Image-Dialogue Data [129.92449761766025]
  本稿では,視覚的インストラクションチューニングのための画像と対話を同期的に合成する新しいデータ収集手法を提案する。 このアプローチは生成モデルのパワーを活用し、ChatGPTとテキスト・ツー・イメージ生成モデルの能力とを結合する。 本研究は,各種データセットを対象とした総合的な実験を含む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-20T12:43:52Z)
• SGED: A Benchmark dataset for Performance Evaluation of Spiking Gesture Emotion Recognition [12.396844568607522]
  我々は、既存のデータセットの分析に基づいて、新しい同質なマルチモーダルジェスチャー感情認識データセットをラベル付けする。 本稿では,このデータセットに基づく擬似二重フローネットワークを提案し,このデータセットの適用可能性を検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-28T09:32:09Z)
• MEmoBERT: Pre-training Model with Prompt-based Learning for Multimodal Emotion Recognition [118.73025093045652]
  マルチモーダル感情認識のための事前学習モデル textbfMEmoBERT を提案する。 従来の「訓練前、微妙な」パラダイムとは異なり、下流の感情分類タスクをマスク付きテキスト予測として再構成するプロンプトベースの手法を提案する。 提案するMEMOBERTは感情認識性能を大幅に向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-27T09:57:00Z)
• Fusion with Hierarchical Graphs for Mulitmodal Emotion Recognition [7.147235324895931]
  本稿では,より情報に富んだマルチモーダル表現を学習する階層型グラフネットワーク(HFGCN)モデルを提案する。 具体的には,2段階グラフ構築手法を用いてマルチモーダル入力を融合し,モダリティ依存性を会話表現にエンコードする。 実験により,より正確なAERモデルの有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-15T08:21:01Z)
• Attentive Cross-modal Connections for Deep Multimodal Wearable-based Emotion Recognition [7.559720049837459]
  本稿では、畳み込みニューラルネットワーク間で情報を共有するための、新しい注意深いクロスモーダル接続を提案する。 具体的には、EDAとECGの中間表現を共有することにより、感情分類を改善する。 実験の結果,提案手法は強いマルチモーダル表現を学習し,多くのベースライン法より優れていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-04T18:40:32Z)
• Deep Auto-Encoders with Sequential Learning for Multimodal Dimensional Emotion Recognition [38.350188118975616]
  本稿では、2ストリームのオートエンコーダと、感情認識のための長期記憶からなる新しいディープニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 野生データセットRECOLAにおけるマルチモーダル感情に関する広範な実験を行った。 実験の結果,提案手法は最先端の認識性能を達成し,既存のスキームをはるかに上回っていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-28T01:25:00Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。