不完全データを用いた視聴覚感情認識のための自己注意融合【JST・京大機械翻訳】

Chumachenko Kateryna; Iosifidis Alexandros; Gabbouj Moncef

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219192465873 整理番号：22P0280255

不完全データを用いた視聴覚感情認識のための自己注意融合【JST・京大機械翻訳】

Self-attention fusion for audiovisual emotion recognition with incomplete data

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発行年： 2022年01月26日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月26日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文では,オーディオビジュアル感情認識の利用事例を用いたマルチモーダルデータ解析の問題を考察した。生データから学習できるアーキテクチャを提案し,異なるモダリティ融合機構を持つ3つの変異体を記述する。これまでの研究の殆どは,推論中のすべての時間で両方のモダリティの存在の理想的なシナリオを考慮するが,著者らは,1つのモダリティが欠如しているか,雑音の多い制約のない設定におけるモデルのロバスト性を評価し,そして,モダリティドロップアウトの形でこれらの限界を緩和する方法を提案した。最も重要なことに,このアプローチに従って,1つのモダリティの不在/雑音表現の下で,性能を劇的に改善するだけでなく,標準理想設定における性能も改善し,競合する方法より優れていることを見出した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , 人工知能

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