Multimodal Stress Detection Using Facial Landmarks and Biometric Signals

📄 arXiv: 2311.03606v1 📥 PDF

作者: Majid Hosseini, Morteza Bodaghi, Ravi Teja Bhupatiraju, Anthony Maida, Raju Gottumukkala

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2023-11-06

备注: 16 pages, 8 figures

💡 一句话要点

提出多模态学习方法以提高压力检测准确性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 压力检测 面部特征点 生物信号 深度学习 早期融合 晚期融合

📋 核心要点

  1. 现有方法主要依赖单一信号模态，难以全面捕捉个体压力的多样性和复杂性。
  2. 本文提出的解决方案是结合面部特征点与生物信号，通过多模态学习提升压力检测的准确性。
  3. 实验结果显示，早期融合技术的准确率为98.38%，显著高于晚期融合的94.39%，展示了多模态融合的优势。

📝 摘要（中文）

随着各种传感技术的发展，个人压力和健康状况的测量得到了改善。尽管在可穿戴设备和面部情感识别等单一信号模态上取得了一定进展，但多模态的整合提供了更全面的压力理解。本文提出了一种多模态学习方法，结合面部特征点和生物信号进行压力检测。通过早期融合和晚期融合技术，评估了1D-CNN模型与面部特征点的2D-CNN的集成效果。研究结果表明，晚期融合达到了94.39%的准确率，而早期融合则以98.38%的准确率超越了前者。这项研究为通过多模态方法增强压力检测提供了有价值的见解。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有压力检测方法中对单一信号模态的依赖，导致对个体压力状态理解不足的问题。现有方法在处理高维数据时面临复杂性和样本限制的挑战。

核心思路：论文提出通过多模态学习整合面部特征点和生物信号，利用各模态的优势，提供更全面的压力检测解决方案。设计上强调了融合技术的选择，以提升模型的准确性和泛化能力。

技术框架：整体架构包括数据采集、特征提取、早期融合和晚期融合两个阶段。生物信号通过1D-CNN处理，面部特征点通过2D-CNN处理，最终将两者的输出进行融合以进行压力分类。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了结合面部特征和生物信号的多模态学习框架，尤其是在早期融合和晚期融合技术的应用上，显著提升了检测准确性。

关键设计：在网络结构上，1D-CNN和2D-CNN的设计均经过优化，损失函数采用交叉熵损失，确保模型在训练过程中有效学习多模态特征。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，采用早期融合技术的模型在压力检测中达到了98.38%的准确率，显著高于晚期融合的94.39%。这一提升幅度表明多模态融合在复杂情境下的有效性，为压力检测领域提供了新的研究方向。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括心理健康监测、智能穿戴设备和人机交互系统。通过更准确的压力检测，能够为用户提供个性化的健康建议和干预措施，提升整体生活质量。未来，该方法有望在医疗、教育和工作环境中得到广泛应用，帮助人们更好地管理压力和情绪。

📄 摘要（原文）

The development of various sensing technologies is improving measurements of stress and the well-being of individuals. Although progress has been made with single signal modalities like wearables and facial emotion recognition, integrating multiple modalities provides a more comprehensive understanding of stress, given that stress manifests differently across different people. Multi-modal learning aims to capitalize on the strength of each modality rather than relying on a single signal. Given the complexity of processing and integrating high-dimensional data from limited subjects, more research is needed. Numerous research efforts have been focused on fusing stress and emotion signals at an early stage, e.g., feature-level fusion using basic machine learning methods and 1D-CNN Methods. This paper proposes a multi-modal learning approach for stress detection that integrates facial landmarks and biometric signals. We test this multi-modal integration with various early-fusion and late-fusion techniques to integrate the 1D-CNN model from biometric signals and 2-D CNN using facial landmarks. We evaluate these architectures using a rigorous test of models' generalizability using the leave-one-subject-out mechanism, i.e., all samples related to a single subject are left out to train the model. Our findings show that late-fusion achieved 94.39\% accuracy, and early-fusion surpassed it with a 98.38\% accuracy rate. This research contributes valuable insights into enhancing stress detection through a multi-modal approach. The proposed research offers important knowledge in improving stress detection using a multi-modal approach.