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。
関連論文リスト
- Smile upon the Face but Sadness in the Eyes: Emotion Recognition based on Facial Expressions and Eye Behaviors [63.194053817609024]
視覚行動は、視覚行動支援型マルチモーダル感情認識データセットを作成するための重要な感情的手がかりとなる。
EMERデータセットに感情認識(ER)と表情認識(FER)の両方のアノテーションを初めて提供する。
具体的には、ERとFERの両方のパフォーマンスを同時に向上する新しいEMERTアーキテクチャを設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-08T04:53:55Z) - PHemoNet: A Multimodal Network for Physiological Signals [9.54382727022316]
生理的信号からのマルチモーダル感情認識のための完全超複雑ネットワークであるPHemoNetを紹介する。
アーキテクチャは、モダリティ特異的エンコーダと融合モジュールとから構成される。
提案手法は,MAHNOB-HCIデータセットの最先端モデルより優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-13T21:14:27Z) - Emotion recognition based on multi-modal electrophysiology multi-head
attention Contrastive Learning [3.2536246345549538]
自己教師型コントラスト学習に基づくマルチモーダル感情認識手法ME-MHACLを提案する。
訓練された特徴抽出器をラベル付き電気生理学的信号に適用し、特徴融合に多頭部注意機構を用いる。
本手法は,感情認識タスクにおける既存のベンチマーク手法よりも優れ,個人間一般化能力に優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-12T05:55:40Z) - Emotion Analysis on EEG Signal Using Machine Learning and Neural Network [0.0]
本研究の目的は,脳信号を用いた感情認識能力の向上である。
人間と機械の相互作用技術への様々なアプローチは長い間進行中であり、近年では脳信号を使って感情を自動的に理解することに成功した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-09T09:50:34Z) - How Would The Viewer Feel? Estimating Wellbeing From Video Scenarios [73.24092762346095]
情緒応答と主観的幸福感に注釈を付けた6万本以上のビデオを備えた大規模データセットを2つ導入した。
Video Cognitive Empathyデータセットには、微粒な感情応答の分布のためのアノテーションが含まれており、モデルが感情状態の詳細な理解を得ることができる。
Video to Valenceデータセットには、ビデオ間の相対的な快適性のアノテーションが含まれている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-18T17:58:25Z) - 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) - Leveraging Recent Advances in Deep Learning for Audio-Visual Emotion
Recognition [2.1485350418225244]
人間の行動分析のために, 自発的なマルチモーダル感情認識が広く研究されている。
視聴覚感情認識のための深層学習に基づく新しいアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-16T15:49:15Z) - Emotion pattern detection on facial videos using functional statistics [62.997667081978825]
顔面筋運動の有意なパターンを抽出する機能的ANOVAに基づく手法を提案する。
感情群間の表現に時間的差があるかどうかを関数fテストを用いて判定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-01T08:31:08Z) - Continuous Emotion Recognition with Spatiotemporal Convolutional Neural
Networks [82.54695985117783]
In-theld でキャプチャした長いビデオシーケンスを用いて,持続的な感情認識のための最先端のディープラーニングアーキテクチャの適合性を検討する。
我々は,2D-CNNと長期記憶ユニットを組み合わせた畳み込みリカレントニューラルネットワークと,2D-CNNモデルの微調整時の重みを膨らませて構築した膨らませた3D-CNNモデルを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-18T13:42:05Z) - An End-to-End Visual-Audio Attention Network for Emotion Recognition in
User-Generated Videos [64.91614454412257]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくエンドツーエンドの映像感情認識を提案する。
具体的には,空間的,チャネル的,時間的注意を視覚的に3D CNNに統合し,時間的注意をオーディオ2D CNNに組み込む新しいアーキテクチャである,深層ビジュアル・オーディオ・アテンション・ネットワーク(VAANet)を開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-12T15:33:59Z) - Continuous Emotion Recognition via Deep Convolutional Autoencoder and
Support Vector Regressor [70.2226417364135]
マシンはユーザの感情状態を高い精度で認識できることが不可欠である。
ディープニューラルネットワークは感情を認識する上で大きな成功を収めている。
表情認識に基づく連続的感情認識のための新しいモデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-31T17:47:16Z)
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。