Multi-Task Multi-Modal Self-Supervised Learning for Facial Expression Recognition
作者: Marah Halawa, Florian Blume, Pia Bideau, Martin Maier, Rasha Abdel Rahman, Olaf Hellwich
分类: cs.CV
发布日期: 2024-04-16 (更新: 2024-09-04)
备注: The paper will appear in the CVPR 2024 workshops proceedings
期刊: Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops, 2024, pp. 4604-4614
💡 一句话要点
提出多任务多模态自监督学习以提升面部表情识别性能
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态学习 自监督学习 面部表情识别 深度学习 情感计算
📋 核心要点
- 现有的面部表情识别方法往往依赖于昂贵的标注数据，限制了其在实际应用中的可扩展性。
- 本研究提出了一种多任务多模态自监督学习方法，利用未标注的视频数据进行面部表情识别，结合多种自监督目标函数。
- 实验结果表明，所提出的ConCluGen模型在CMU-MOSEI数据集上表现优异，超越了多种基线，显示出多模态自监督学习的有效性。
📝 摘要（中文）
人类沟通是多模态的，面对面交流涉及听觉信号（语言）和视觉信号（面部动作和手势）。因此，在设计基于机器学习的面部表情识别系统时，利用多种模态至关重要。此外，考虑到捕捉人类面部表情的视频数据量不断增加，这些系统应利用未经标注的原始视频，而无需昂贵的注释。因此，本研究采用多任务多模态自监督学习方法，从野外视频数据中进行面部表情识别。我们的模型结合了三种自监督目标函数：多模态对比损失、多模态聚类损失和多模态数据重构损失。通过对三个面部表情识别基准的全面研究，我们的模型ConCluGen在CMU-MOSEI数据集上超越了多种多模态自监督和完全监督的基线。结果表明，多模态自监督任务在面部表情识别等具有挑战性的任务中提供了显著的性能提升，同时减少了手动注释的需求。我们公开发布了预训练模型和源代码。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决面部表情识别中对标注数据的依赖问题，现有方法在处理未标注视频数据时效果不佳，限制了其应用范围。
核心思路：提出了一种多任务多模态自监督学习框架，通过结合多种自监督目标函数，充分利用视频数据中的多模态信息，提升表情识别的准确性。
技术框架：整体架构包括三个主要模块：多模态对比损失模块，用于将同一视频的不同模态拉近；多模态聚类损失模块，保持输入数据的语义结构；多模态数据重构损失模块，确保重构数据的质量。
关键创新：本研究的创新点在于将多种自监督学习目标结合在一起，形成一个统一的框架，与现有方法相比，能够更好地利用多模态信息，提升表情识别性能。
关键设计：在损失函数设计上，采用了多模态对比损失、多模态聚类损失和多模态数据重构损失，确保模型在学习过程中能够有效捕捉到不同模态之间的关系和语义信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，ConCluGen模型在CMU-MOSEI数据集上超越了多种多模态自监督和完全监督的基线，性能提升幅度显著，表明多模态自监督任务在面部表情识别中的有效性，减少了对手动注释的需求。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括人机交互、情感计算、社交机器人等。通过提升面部表情识别的准确性，可以改善机器与人类之间的沟通效果，推动智能系统在情感理解和响应方面的发展，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Human communication is multi-modal; e.g., face-to-face interaction involves auditory signals (speech) and visual signals (face movements and hand gestures). Hence, it is essential to exploit multiple modalities when designing machine learning-based facial expression recognition systems. In addition, given the ever-growing quantities of video data that capture human facial expressions, such systems should utilize raw unlabeled videos without requiring expensive annotations. Therefore, in this work, we employ a multitask multi-modal self-supervised learning method for facial expression recognition from in-the-wild video data. Our model combines three self-supervised objective functions: First, a multi-modal contrastive loss, that pulls diverse data modalities of the same video together in the representation space. Second, a multi-modal clustering loss that preserves the semantic structure of input data in the representation space. Finally, a multi-modal data reconstruction loss. We conduct a comprehensive study on this multimodal multi-task self-supervised learning method on three facial expression recognition benchmarks. To that end, we examine the performance of learning through different combinations of self-supervised tasks on the facial expression recognition downstream task. Our model ConCluGen outperforms several multi-modal self-supervised and fully supervised baselines on the CMU-MOSEI dataset. Our results generally show that multi-modal self-supervision tasks offer large performance gains for challenging tasks such as facial expression recognition, while also reducing the amount of manual annotations required. We release our pre-trained models as well as source code publicly