fulfulggg
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2 weeks ago 論文要約
論文要約: 欠損モダリティを含むマルチモーダル感情認識のための検索拡張アプローチの活用
課題
- 感情認識におけるマルチモーダルデータの重要性: 音声、映像、テキストなど、複数の情報源(モダリティ)を組み合わせることで、より正確な感情認識が可能になる。
- 現実世界におけるデータ欠損の問題: センサーの故障やデータの欠落などにより、全てのモダリティの情報が揃わない場合が多い。
- 従来手法の限界: 欠損したモダリティを再構築する従来の手法は、完全な情報がない場合に限界があった。
新しいアプローチ: RAMER (Retrieval Augment MER)
- 類似データの活用: 欠損したモダリティを補完するため、データベースから類似した感情データを探し出す。
- 感情認識の精度向上: 類似データの情報を利用することで、欠損モダリティがあっても、より正確な感情認識が可能になる。
結果と貢献
- 既存手法との比較: 提案手法は、従来の最先端技術よりも優れた性能を示した。
- 実用性: 現実世界で頻繁に発生するデータ欠損問題に対する有効な解決策を提供。
タイトル: 欠損モダリティを含むマルチモーダル感情認識のための検索拡張アプローチの活用
リンク: https://arxiv.org/abs/2410.02804
概要:
マルチモーダル感情認識は、完全なマルチモーダル情報と堅牢なマルチモーダル結合表現を利用することで、高性能を実現します。しかし、現実には、全モーダリティが完全に揃っているという理想的な状況は少なく、一部のモーダリティが欠落している状況が頻繁に発生します。例えば、センサーの故障やネットワーク帯域の問題により、ビデオ、音声、テキストデータが欠落することがあり、これはマルチモーダル感情認識研究にとって大きな課題となっています。従来の手法では、完全なモーダリティから有用な情報を抽出し、欠落したモーダリティを再構成することで、堅牢なマルチモーダル結合表現を学習していました。これらの手法は、この分野の研究の基礎を築き、ある程度は、モーダリティ欠落時のマルチモーダル感情認識の困難さを軽減してきました。しかし、内部再構成とマルチモーダル結合学習だけに頼ると限界があり、特に欠落情報が感情認識に不可欠な場合には問題となります。この課題に対処するため、本研究では、欠落モーダリティのマルチモーダル感情認識のための検索拡張という新しいフレームワーク(RAMER)を提案します。これは、類似したマルチモーダル感情データを導入することで、モーダリティ欠落時の感情認識の性能を向上させるものです。関連するマルチモーダル感情データを含むデータベースを活用することで、類似したマルチモーダル感情情報を検索し、欠落したモーダリティによるギャップを埋めることができます。様々な実験結果から、本フレームワークが、モーダリティ欠落時のマルチモーダル感情認識タスクにおいて、既存の最先端手法よりも優れていることが実証されました。プロジェクト全体は、https://github.com/WooyoohL/Retrieval_Augment_MER にて公開されています。