論文の概要: Attributes-aware Visual Emotion Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.06578v1
• Date: Wed, 09 Apr 2025 05:00:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-10 13:07:01.675964
• Title: Attributes-aware Visual Emotion Representation Learning
• Title（参考訳）: 属性を考慮した視覚的感情表現学習
• Authors: Rahul Singh Maharjan, Marta Romeo, Angelo Cangelosi,
• Abstract要約: A4Netは、明るさ、カラフルネス、シーンコンテキスト、表情の4つの重要な属性を活用することで、感情ギャップを橋渡しするディープ表現ネットワークである。 属性認識と視覚的感情分析のあらゆる側面を融合し、共同で訓練することで、A4Netは画像内の感情コンテンツに関するより良い洞察を提供することを目指している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9823425761391134
• License:
• Abstract: Visual emotion analysis or recognition has gained considerable attention due to the growing interest in understanding how images can convey rich semantics and evoke emotions in human perception. However, visual emotion analysis poses distinctive challenges compared to traditional vision tasks, especially due to the intricate relationship between general visual features and the different affective states they evoke, known as the affective gap. Researchers have used deep representation learning methods to address this challenge of extracting generalized features from entire images. However, most existing methods overlook the importance of specific emotional attributes such as brightness, colorfulness, scene understanding, and facial expressions. Through this paper, we introduce A4Net, a deep representation network to bridge the affective gap by leveraging four key attributes: brightness (Attribute 1), colorfulness (Attribute 2), scene context (Attribute 3), and facial expressions (Attribute 4). By fusing and jointly training all aspects of attribute recognition and visual emotion analysis, A4Net aims to provide a better insight into emotional content in images. Experimental results show the effectiveness of A4Net, showcasing competitive performance compared to state-of-the-art methods across diverse visual emotion datasets. Furthermore, visualizations of activation maps generated by A4Net offer insights into its ability to generalize across different visual emotion datasets.
• Abstract（参考訳）: 視覚的感情分析や認識は、画像が人間の知覚においてどのようにリッチな意味論を伝達し、感情を誘発するかを理解することへの関心が高まり、大きな注目を集めている。 しかし、視覚的感情分析は、特に一般的な視覚的特徴とそれらが引き起こす異なる感情的状態(感情的ギャップ)の間の複雑な関係により、従来の視覚的タスクと比較して顕著な課題を生じさせる。 研究者は、画像全体から一般化された特徴を抽出するこの課題に対処するために、深層表現学習法を用いてきた。 しかし、既存のほとんどの手法は、明るさ、カラフルネス、シーン理解、表情といった特定の感情的特性の重要性を軽視している。 本稿では、明るさ(属性1)、色彩(属性2)、シーンコンテキスト(属性3)、表情(属性4)の4つの重要な属性を活用することで、感情ギャップを橋渡しする深層表現ネットワークであるA4Netを紹介する。 属性認識と視覚的感情分析のあらゆる側面を融合し、共同で訓練することで、A4Netは画像内の感情コンテンツに関するより良い洞察を提供することを目指している。 実験の結果,A4Netの有効性が示され,様々な視覚的感情データセットを用いた最先端手法と比較して,競争性能が向上した。 さらに、A4Netが生成したアクティベーションマップの可視化は、さまざまな視覚的感情データセットをまたいで一般化する能力に関する洞察を提供する。

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