論文の概要: Multi-source Multimodal Progressive Domain Adaption for Audio-Visual Deception Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.12842v1
• Date: Mon, 18 Aug 2025 11:30:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-19 14:49:11.26649
• Title: Multi-source Multimodal Progressive Domain Adaption for Audio-Visual Deception Detection
• Title（参考訳）: マルチソース・マルチモーダル・プログレッシブ・ドメイン・アダプタンスによる聴覚・視覚障害検出
• Authors: Ronghao Lin, Sijie Mai, Ying Zeng, Qiaolin He, Aolin Xiong, Haifeng Hu,
• Abstract要約: 本稿では,第1回SVCワークショップにおけるMMDD(MultiModal Deception Detection)チャレンジの勝利について述べる。 本稿では,マルチソース・マルチモーダル・プログレッシブ・ドメイン適応(MMPDA)フレームワークを提案する。 F1スコアでは60.43%、F1スコアでは56.99%、F1スコアでは5.59%、F1スコアでは3位では6.75%である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.29751397873203
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents the winning approach for the 1st MultiModal Deception Detection (MMDD) Challenge at the 1st Workshop on Subtle Visual Computing (SVC). Aiming at the domain shift issue across source and target domains, we propose a Multi-source Multimodal Progressive Domain Adaptation (MMPDA) framework that transfers the audio-visual knowledge from diverse source domains to the target domain. By gradually aligning source and the target domain at both feature and decision levels, our method bridges domain shifts across diverse multimodal datasets. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of our approach securing Top-2 place. Our approach reaches 60.43% on accuracy and 56.99\% on F1-score on competition stage 2, surpassing the 1st place team by 5.59% on F1-score and the 3rd place teams by 6.75% on accuracy. Our code is available at https://github.com/RH-Lin/MMPDA.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,第1回SVCワークショップにおけるMMDD(MultiModal Deception Detection)チャレンジの勝利について述べる。 ソースドメインとターゲットドメイン間のドメインシフトの問題に着目し,多様なソースドメインからターゲットドメインへのオーディオ視覚的知識の伝達を行うマルチソースマルチモーダルプログレッシブドメイン適応(MMPDA)フレームワークを提案する。 ソースとターゲットドメインを機能レベルと決定レベルの両方で徐々に整列させることで、当社の手法は多様なマルチモーダルデータセットにまたがるドメインシフトを橋渡しします。 広範囲な実験により,トップ2位を確保するアプローチの有効性が実証された。 F1スコアでは60.43%、F1スコアでは56.99\%、F1スコアでは5.59%、F1スコアでは3位では6.75%である。 私たちのコードはhttps://github.com/RH-Lin/MMPDA.comで公開されています。

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