Incongruity-Aware Cross-Modal Attention for Audio-Visual Fusion in Dimensional Emotion Recognition
Notice bibliographique
Résumé
Multimodal emotion recognition has immense potential for the comprehensive assessment of human emotions, utilizing multiple modalities that often exhibit complementary relationships. In video-based emotion recognition, audio and visual modalities have emerged as prominent contact-free channels, widely explored in existing literature. Current approaches typically employ cross-modal attention mechanisms between audio and visual modalities, assuming a constant state of complementarity. However, this assumption may not always hold true, as non-complementary relationships can also manifest, undermining the efficacy of cross-modal feature integration and thereby diminishing the quality of audio-visual feature representations. To tackle this problem, we introduce a novel Incongruity-Aware Cross-Attention (IACA) model, capable of harnessing the benefits of robust complementary relationships while efficiently managing non-complementary scenarios. Specifically, our approach incorporates a two-stage gating mechanism designed to adaptively select semantic features, thereby effectively capturing the inter-modal associations. Additionally, the proposed model demonstrates an ability to mitigate the adverse effects of severely corrupted or missing modalities. We rigorously evaluate the performance of the proposed model through extensive experiments conducted on the challenging RECOLA and Aff-Wild2 datasets. The results underscore the efficacy of our approach, as it outperforms state-of-the-art methods by adeptly capturing inter-modal relationships and minimizing the influence of missing or heavily corrupted modalities. Furthermore, we show that the proposed model is compatible with various cross-modal attention variants, consistently improving performance on both datasets.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».