Interpretable Concept-based Deep Learning Framework for Multimodal Human Behavior Modeling
作者: Xinyu Li, Marwa Mahmoud
分类: cs.CV, cs.MM
发布日期: 2025-02-14
💡 一句话要点
提出注意力引导的概念模型(AGCM)，用于可解释的多模态人类行为建模。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 可解释性AI 情感计算 多模态学习 概念模型 注意力机制 人类行为建模 面部表情识别
📋 核心要点
- 现有可解释性方法在情感计算中存在局限，难以兼顾性能与领域知识，且缺乏多模态数据的有效解释。
- 提出注意力引导的概念模型(AGCM)，通过学习概念表示和注意力机制，提供可解释的决策依据。
- 在面部表情识别等基准数据集上验证了AGCM的有效性，并展示了其在复杂人类行为理解中的泛化能力。
📝 摘要（中文）
在智能互联时代，情感计算(AC)已成为许多AI系统的组成部分，它使系统能够识别、解释和响应人类行为状态。作为以人为中心的系统中负责任的AI和可信赖性的最关键组成部分之一，可解释性一直是AC中的一个主要问题。特别是，最近发布的欧盟通用数据保护条例要求任何高风险AI系统都应具有足够的可解释性，包括基于生物识别的系统和情感识别系统，这些系统广泛用于情感计算领域。现有的可解释方法通常在可解释性和性能之间做出妥协。它们中的大多数仅侧重于突出显示关键网络参数，而没有为利益相关者提供有意义的、特定于领域的解释。此外，它们在有效地协同学习和解释来自多模态数据源的见解方面也面临挑战。为了解决这些局限性，我们提出了一种新颖且通用的框架，即注意力引导的概念模型(AGCM)，该框架通过识别导致预测的概念以及观察到它们的位置来提供可学习的概念解释。AGCM可以通过多模态概念对齐和协同学习扩展到任何空间和时间信号，从而使利益相关者能够更深入地了解模型的决策过程。我们在完善的面部表情识别基准数据集上验证了AGCM的效率，同时还在更复杂的真实世界人类行为理解应用中证明了其通用性。
🔬 方法详解
问题定义：现有情感计算模型的可解释性不足，难以提供领域相关的解释，并且在处理多模态数据时面临挑战。现有方法通常只关注网络参数，缺乏对模型决策过程的深入理解，无法满足欧盟通用数据保护条例等法规对高风险AI系统的可解释性要求。
核心思路：AGCM的核心思路是通过引入“概念”这一中间层，将模型的决策过程与人类可理解的概念联系起来。模型学习哪些概念对最终预测起作用，以及这些概念在输入数据中的位置。通过注意力机制引导模型关注与概念相关的区域，从而提高模型的可解释性。
技术框架：AGCM框架包含以下主要模块：1) 特征提取模块，用于从多模态输入数据中提取特征；2) 概念学习模块，用于学习与特定领域相关的概念表示；3) 注意力引导模块，利用注意力机制将概念与输入特征对齐，突出显示与概念相关的区域；4) 预测模块，基于概念表示和注意力权重进行最终预测。整个框架通过多模态概念对齐和协同学习，实现对多模态数据的有效处理。
关键创新：AGCM的关键创新在于引入了“概念”作为模型可解释性的桥梁，将模型的决策过程与人类可理解的语义概念联系起来。与现有方法相比，AGCM不仅关注网络参数，还提供了领域相关的解释，使利益相关者能够更深入地了解模型的决策依据。此外，AGCM通过多模态概念对齐和协同学习，实现了对多模态数据的有效处理。
关键设计：AGCM的关键设计包括：1) 概念学习模块，可以使用预训练的概念词典或通过自监督学习获得概念表示；2) 注意力机制，可以使用不同的注意力机制（如自注意力、交叉注意力）来引导模型关注与概念相关的区域；3) 损失函数，可以使用交叉熵损失、对比损失等来优化模型，并鼓励模型学习有意义的概念表示。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在面部表情识别基准数据集上验证了AGCM的有效性，结果表明AGCM在保持甚至提高性能的同时，显著提高了模型的可解释性。此外，论文还在更复杂的真实世界人类行为理解应用中展示了AGCM的泛化能力，证明了AGCM在实际应用中的潜力。
🎯 应用场景
AGCM可应用于情感识别、行为分析、人机交互等领域。例如，在医疗健康领域，AGCM可以用于诊断精神疾病，评估患者的情绪状态。在教育领域，AGCM可以用于分析学生的学习行为，提供个性化的学习建议。此外，AGCM还可用于智能客服、智能驾驶等领域，提高系统的可信赖性和用户体验。
📄 摘要（原文）
In the contemporary era of intelligent connectivity, Affective Computing (AC), which enables systems to recognize, interpret, and respond to human behavior states, has become an integrated part of many AI systems. As one of the most critical components of responsible AI and trustworthiness in all human-centered systems, explainability has been a major concern in AC. Particularly, the recently released EU General Data Protection Regulation requires any high-risk AI systems to be sufficiently interpretable, including biometric-based systems and emotion recognition systems widely used in the affective computing field. Existing explainable methods often compromise between interpretability and performance. Most of them focus only on highlighting key network parameters without offering meaningful, domain-specific explanations to the stakeholders. Additionally, they also face challenges in effectively co-learning and explaining insights from multimodal data sources. To address these limitations, we propose a novel and generalizable framework, namely the Attention-Guided Concept Model (AGCM), which provides learnable conceptual explanations by identifying what concepts that lead to the predictions and where they are observed. AGCM is extendable to any spatial and temporal signals through multimodal concept alignment and co-learning, empowering stakeholders with deeper insights into the model's decision-making process. We validate the efficiency of AGCM on well-established Facial Expression Recognition benchmark datasets while also demonstrating its generalizability on more complex real-world human behavior understanding applications.