論文の概要: AFFAKT: A Hierarchical Optimal Transport based Method for Affective Facial Knowledge Transfer in Video Deception Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08965v1
- Date: Thu, 12 Dec 2024 05:57:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-13 13:34:01.492740
- Title: AFFAKT: A Hierarchical Optimal Transport based Method for Affective Facial Knowledge Transfer in Video Deception Detection
- Title（参考訳）: AFFAKT:映像認識における顔情報伝達の階層的最適移動法
- Authors: Zihan Ji, Xuetao Tian, Ye Liu,
- Abstract要約: 本稿では,AFFAKTと呼ばれる新しい手法を提案する。この手法は,大規模な表情データセットから有用な知識と相関した知識を伝達することにより,分類性能を向上させる。
2つの偽造検出データセットの実験結果から,提案手法の優れた性能が示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.920204205770502
- License:
- Abstract: The scarcity of high-quality large-scale labeled datasets poses a huge challenge for employing deep learning models in video deception detection. To address this issue, inspired by the psychological theory on the relation between deception and expressions, we propose a novel method called AFFAKT in this paper, which enhances the classification performance by transferring useful and correlated knowledge from a large facial expression dataset. Two key challenges in knowledge transfer arise: 1) \textit{how much} knowledge of facial expression data should be transferred and 2) \textit{how to} effectively leverage transferred knowledge for the deception classification model during inference. Specifically, the optimal relation mapping between facial expression classes and deception samples is firstly quantified using proposed H-OTKT module and then transfers knowledge from the facial expression dataset to deception samples. Moreover, a correlation prototype within another proposed module SRKB is well designed to retain the invariant correlations between facial expression classes and deception classes through momentum updating. During inference, the transferred knowledge is fine-tuned with the correlation prototype using a sample-specific re-weighting strategy. Experimental results on two deception detection datasets demonstrate the superior performance of our proposed method. The interpretability study reveals high associations between deception and negative affections, which coincides with the theory in psychology.
- Abstract（参考訳）: 高品質な大規模ラベル付きデータセットの不足は、ビデオ偽造検出にディープラーニングモデルを採用する上で大きな課題となる。
そこで本稿では, 嘘と表情の関係に関する心理学的理論から着想を得た, AFFAKTと呼ばれる新しい手法を提案する。
知識伝達における2つの重要な課題が生じる。
1)顔表情データの知識を移譲すべきである。
2) \textit{how to} は推論中の偽装分類モデルの伝達知識を効果的に活用する。
具体的には、まず、提案したH-OTKTモジュールを用いて、表情クラスと偽装サンプルの最適関係マッピングを定量化し、その後、表情データセットからの知識を偽装サンプルに転送する。
さらに,別のモジュールSRKB内の相関プロトタイプは,モーメント更新による表情クラスと欺取クラスとの不変な相関を維持するためによく設計されている。
推論中は、サンプル固有の再重み付け戦略を用いて、伝達された知識を相関プロトタイプで微調整する。
2つの偽造検出データセットの実験結果から,提案手法の優れた性能が示された。
解釈可能性の研究は、心理学の理論と一致する偽りと否定的な愛情の間に高い関連性を示す。
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