Leveraging Retrieval Augment Approach for Multimodal Emotion Recognition Under Missing Modalities
作者: Qi Fan, Hongyu Yuan, Haolin Zuo, Rui Liu, Guanglai Gao
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2024-09-19
备注: Under reviewing
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出RAMER框架，利用检索增强解决缺失模态下的多模态情感识别问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态情感识别 缺失模态 检索增强 情感分析 知识融合
📋 核心要点
- 现有方法在缺失模态下进行多模态情感识别时，依赖内部重建和联合学习，当缺失信息关键时效果受限。
- 论文提出RAMER框架，通过检索与缺失模态数据相似的多模态情感数据，增强情感识别性能。
- 实验结果表明，RAMER框架在缺失模态多模态情感识别任务中优于现有最先进的方法。
📝 摘要（中文）
多模态情感识别依赖于完整的多模态信息和鲁棒的多模态联合表示以获得高性能。然而，完整模态的理想情况在现实中往往不适用，经常出现某些模态缺失的情况。例如，由于传感器故障或网络带宽问题，视频、音频或文本数据可能会丢失，这对多模态情感识别研究提出了巨大的挑战。传统方法从完整模态中提取有用信息并重建缺失模态，以学习鲁棒的多模态联合表示。这些方法为该领域的研究奠定了坚实的基础，并在一定程度上缓解了缺失模态下多模态情感识别的难度。然而，仅仅依靠内部重建和多模态联合学习具有局限性，尤其是在缺失信息对于情感识别至关重要时。为了应对这一挑战，我们提出了一种新颖的检索增强框架，用于缺失模态多模态情感识别（RAMER），该框架引入了相似的多模态情感数据，以提高缺失模态下情感识别的性能。通过利用包含相关多模态情感数据的数据库，我们可以检索相似的多模态情感信息来填补缺失模态留下的空白。各种实验结果表明，我们的框架优于现有的最先进的缺失模态多模态情感识别方法。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多模态情感识别中，由于传感器故障或网络问题导致的模态缺失问题。现有方法主要依赖于内部模态重建和多模态联合学习，但当缺失的模态信息对于情感识别至关重要时，这些方法的性能会显著下降。
核心思路：论文的核心思路是利用外部知识，通过检索与当前样本相似的多模态情感数据，来弥补缺失模态带来的信息损失。这种方法不再局限于内部信息的重建，而是引入了外部数据作为补充，从而提升情感识别的鲁棒性。
技术框架：RAMER框架主要包含以下几个阶段：1) 特征提取：对现有的模态数据进行特征提取。2) 相似度计算：基于提取的特征，在多模态情感数据库中检索相似的样本。3) 信息融合：将检索到的相似样本信息与现有模态信息进行融合。4) 情感分类：利用融合后的信息进行情感分类。
关键创新：该论文的关键创新在于引入了检索增强的思想，将外部知识融入到缺失模态的多模态情感识别任务中。与传统方法仅依赖内部重建不同，RAMER框架通过检索相似样本来补充缺失信息，从而提高了情感识别的准确性和鲁棒性。
关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：1) 相似度度量方式的选择，例如余弦相似度、欧氏距离等。2) 检索数据库的构建和维护，需要保证数据库的质量和覆盖范围。3) 信息融合策略，如何有效地将检索到的信息与现有信息进行融合，例如注意力机制、加权融合等。4) 损失函数的设计，可能需要考虑缺失模态的影响，以及检索信息的置信度。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验验证了RAMER框架的有效性，表明其在缺失模态多模态情感识别任务中优于现有最先进的方法。具体的性能提升数据和对比基线需要在论文中查找，但总体而言，该框架能够有效地利用检索到的相似样本信息，提高情感识别的准确性和鲁棒性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能客服、情感分析、人机交互等领域。在这些场景中，由于各种原因，数据可能存在缺失，利用该方法可以提高情感识别的准确性，从而提升用户体验和系统性能。例如，在视频会议中，如果音频数据丢失，可以通过检索相似的视频片段来辅助判断参会者的情绪。
📄 摘要（原文）
Multimodal emotion recognition utilizes complete multimodal information and robust multimodal joint representation to gain high performance. However, the ideal condition of full modality integrity is often not applicable in reality and there always appears the situation that some modalities are missing. For example, video, audio, or text data is missing due to sensor failure or network bandwidth problems, which presents a great challenge to MER research. Traditional methods extract useful information from the complete modalities and reconstruct the missing modalities to learn robust multimodal joint representation. These methods have laid a solid foundation for research in this field, and to a certain extent, alleviated the difficulty of multimodal emotion recognition under missing modalities. However, relying solely on internal reconstruction and multimodal joint learning has its limitations, especially when the missing information is critical for emotion recognition. To address this challenge, we propose a novel framework of Retrieval Augment for Missing Modality Multimodal Emotion Recognition (RAMER), which introduces similar multimodal emotion data to enhance the performance of emotion recognition under missing modalities. By leveraging databases, that contain related multimodal emotion data, we can retrieve similar multimodal emotion information to fill in the gaps left by missing modalities. Various experimental results demonstrate that our framework is superior to existing state-of-the-art approaches in missing modality MER tasks. Our whole project is publicly available on https://github.com/WooyoohL/Retrieval_Augment_MER.