Annotation Efficiency in Multimodal Emotion Recognition with Deep Learning
Notice bibliographique
Résumé
In the fast pace of life, emotion recognition systems are essential to help monitor mental health and well-being. The continuous development of the Internet of Things (IoT) and Human-Computer Interaction (HCI) improve the availability and accessibility to devices that can capture the facial expressions of a user, while wearable devices can also capture physiological signals and use them for emotion recognition. Meanwhile, machine learning and deep learning methods can provide emotion prediction models. However, the training of the models relies heavily on massive amounts of labeled data. The accuracy of data labels affects the success of the overall system. Research targeting emotion recognition uses the participants' self-reports as labels. However, participants often fail to give accurate self-reports, thus affecting the accuracy of the analysis. In this study, we examine the performance of the self-reports and external annotations for emotion recognition based on visual and physiological signals. Specifically, we use video data, as well as the Electrodermal Activity (EDA), Electroencephalogram (EEG), and Electrocardiogram (ECG) signals collected from wearable devices. We use two machine learning and three deep learning methods to process the signals and train the classifiers. The results show that the classifiers trained with external annotations offer better emotion recognition accuracy than self-reports. Also, the classifiers trained on facial expression offer better emotion prediction accuracy than the physiological signals, and the Deep Convolutional Network model shows the best results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».