論文の概要: Spatio-Temporal Fuzzy-oriented Multi-Modal Meta-Learning for Fine-grained Emotion Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13541v2
• Date: Tue, 24 Dec 2024 01:50:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 12:34:14.042388
• Title: Spatio-Temporal Fuzzy-oriented Multi-Modal Meta-Learning for Fine-grained Emotion Recognition
• Title（参考訳）: 微粒な感情認識のための時空間ファジィ指向多モードメタラーニング
• Authors: Jingyao Wang, Yuxuan Yang, Wenwen Qiang, Changwen Zheng, Hui Xiong,
• Abstract要約: 細粒度感情認識(FER)は、疾患診断、パーソナライズされたレコメンデーション、マルチメディアマイニングなど、様々な分野で重要な役割を果たしている。 既存のFERメソッドは、現実の応用において3つの重要な課題に直面している: (i) 感情は複雑で時間を要するため正確性を確保するために、大量の注釈付きデータに依存している; (ii) サンプリング期間内の時間的相関が同じであると仮定するため、感情パターンの変化に起因する時間的不均一性を捉えることができない; (iii) 異なるFERシナリオの空間的不均一性、すなわち、感情の分布を考慮しない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.882865792905754
• License:
• Abstract: Fine-grained emotion recognition (FER) plays a vital role in various fields, such as disease diagnosis, personalized recommendations, and multimedia mining. However, existing FER methods face three key challenges in real-world applications: (i) they rely on large amounts of continuously annotated data to ensure accuracy since emotions are complex and ambiguous in reality, which is costly and time-consuming; (ii) they cannot capture the temporal heterogeneity caused by changing emotion patterns, because they usually assume that the temporal correlation within sampling periods is the same; (iii) they do not consider the spatial heterogeneity of different FER scenarios, that is, the distribution of emotion information in different data may have bias or interference. To address these challenges, we propose a Spatio-Temporal Fuzzy-oriented Multi-modal Meta-learning framework (ST-F2M). Specifically, ST-F2M first divides the multi-modal videos into multiple views, and each view corresponds to one modality of one emotion. Multiple randomly selected views for the same emotion form a meta-training task. Next, ST-F2M uses an integrated module with spatial and temporal convolutions to encode the data of each task, reflecting the spatial and temporal heterogeneity. Then it adds fuzzy semantic information to each task based on generalized fuzzy rules, which helps handle the complexity and ambiguity of emotions. Finally, ST-F2M learns emotion-related general meta-knowledge through meta-recurrent neural networks to achieve fast and robust fine-grained emotion recognition. Extensive experiments show that ST-F2M outperforms various state-of-the-art methods in terms of accuracy and model efficiency. In addition, we construct ablation studies and further analysis to explore why ST-F2M performs well.
• Abstract（参考訳）: 細粒度感情認識(FER)は、疾患診断、パーソナライズされたレコメンデーション、マルチメディアマイニングなど、様々な分野で重要な役割を果たしている。 しかし、既存のFERメソッドは、現実世界のアプリケーションにおいて3つの重要な課題に直面している。 (i)感情が複雑であいまいで、費用がかかり、時間がかかり、正確性を確保するために、大量の注釈付きデータに頼ること。 (II) 感情パターンの変化による時間的不均一性は、サンプリング期間内の時間的相関が同じであると考えるため、捉えられない。 三 異なるFERシナリオの空間的不均一性を考慮せず、つまり、異なるデータにおける感情情報の分布にはバイアスや干渉があるかもしれない。 これらの課題に対処するため,時空間ファジィ指向のマルチモーダルメタラーニングフレームワーク(ST-F2M)を提案する。 具体的には、ST-F2Mはまずマルチモーダル動画を複数のビューに分割し、各ビューは1つの感情の1つのモダリティに対応する。 同じ感情に対してランダムに選択された複数のビューは、メタトレーニングタスクを形成する。 次に、ST-F2Mは、空間的および時間的畳み込みを伴う統合モジュールを使用して、各タスクのデータをエンコードし、空間的および時間的不均一性を反映する。 次に、一般化されたファジィルールに基づいて各タスクにファジィ意味情報を追加し、感情の複雑さとあいまいさを処理する。 最後に、ST-F2Mは、メタリカレントニューラルネットワークを通じて感情に関連する一般的なメタ知識を学び、高速で堅牢な感情認識を実現する。 大規模な実験により、ST-F2Mは精度とモデル効率の点で様々な最先端の手法より優れていることが示された。 さらに,ST-F2Mがなぜ良好なのかを解明するために,アブレーション研究とさらなる分析を構築した。

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