BEE-NET: A deep neural network to identify in-the-wild Bodily Expression of Emotions

要約

この研究では、環境要因、特に関係する場面や物体がボディランゲージを通じた感情表現にどのような影響を与えるかを調査します。
この目的を達成するために、BEE-NET という名前の新しいマルチストリーム深層畳み込みニューラル ネットワークを導入します。
また、場所や物体に関するメタ情報を学習プロセスの事前知識として組み込む、新しい後期融合戦略も提案します。
私たちが提案する確率的プーリング モデルは、この情報を利用して、潜在空間内の利用可能なコンテキスト情報と、利用できないと予想されるコンテキスト情報の両方の同時確率分布を生成します。
重要なのは、私たちの融合戦略は微分可能であり、さらなる後処理や正則化を必要とせずに、エンドツーエンドのトレーニングとデータポイント間の隠れた関連性のキャプチャを可能にすることです。
ディープモデルを評価するために、Body Language Database (BoLD) を使用します。これは、野生の身体表現の自動識別 (AIBEE) に現在利用可能な最大のデータベースです。
私たちの実験結果は、私たちが提案したアプローチが現在の最先端の AIBEE を 2.07% 上回り、66.33% の感情認識スコアを達成したことを示しています。

要約(オリジナル)

In this study, we investigate how environmental factors, specifically the scenes and objects involved, can affect the expression of emotions through body language. To this end, we introduce a novel multi-stream deep convolutional neural network named BEE-NET. We also propose a new late fusion strategy that incorporates meta-information on places and objects as prior knowledge in the learning process. Our proposed probabilistic pooling model leverages this information to generate a joint probability distribution of both available and anticipated non-available contextual information in latent space. Importantly, our fusion strategy is differentiable, allowing for end-to-end training and capturing of hidden associations among data points without requiring further post-processing or regularisation. To evaluate our deep model, we use the Body Language Database (BoLD), which is currently the largest available database for the Automatic Identification of the in-the-wild Bodily Expression of Emotions (AIBEE). Our experimental results demonstrate that our proposed approach surpasses the current state-of-the-art in AIBEE by a margin of 2.07%, achieving an Emotional Recognition Score of 66.33%.

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