論文の概要: MVP: Multimodal Emotion Recognition based on Video and Physiological Signals
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03103v1
- Date: Mon, 06 Jan 2025 16:09:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-07 17:06:55.659508
- Title: MVP: Multimodal Emotion Recognition based on Video and Physiological Signals
- Title（参考訳）: MVP:映像と生理信号に基づくマルチモーダル感情認識
- Authors: Valeriya Strizhkova, Hadi Kachmar, Hava Chaptoukaev, Raphael Kalandadze, Natia Kukhilava, Tatia Tsmindashvili, Nibras Abo-Alzahab, Maria A. Zuluaga, Michal Balazia, Antitza Dantcheva, François Brémond, Laura Ferrari,
- Abstract要約: ビデオと生理の合理化を図ったMultimodal for Video and Physioアーキテクチャを設計する。
MVPは、長い入力シーケンス(1-2分)の使用を可能にするために注意の利益を利用する
その結果,MVPは表情映像,EDA,ECG/ECGに基づく感情認識の手法よりも優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.520340226644254
- License:
- Abstract: Human emotions entail a complex set of behavioral, physiological and cognitive changes. Current state-of-the-art models fuse the behavioral and physiological components using classic machine learning, rather than recent deep learning techniques. We propose to fill this gap, designing the Multimodal for Video and Physio (MVP) architecture, streamlined to fuse video and physiological signals. Differently then others approaches, MVP exploits the benefits of attention to enable the use of long input sequences (1-2 minutes). We have studied video and physiological backbones for inputting long sequences and evaluated our method with respect to the state-of-the-art. Our results show that MVP outperforms former methods for emotion recognition based on facial videos, EDA, and ECG/PPG.
- Abstract（参考訳）: 人間の感情は、行動、生理的、認知的な変化の複雑なセットを包含する。
現在の最先端モデルは、最近のディープラーニング技術ではなく、古典的な機械学習を用いて行動と生理の要素を融合させる。
このギャップを埋めるために,ビデオと生理のマルチモーダル (MVP) アーキテクチャを設計し,映像と生理信号の融合に合理化することを提案する。
MVPは、長い入力シーケンス(1～2分)の使用を可能にするために、注意の利益を利用する。
我々は、長いシーケンスを入力するためのビデオおよび生理的バックボーンを研究し、最先端の手法について評価した。
その結果、MVPは、顔ビデオ、EDA、ECG/PPGに基づく感情認識の手法よりも優れていた。
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