一种用于视觉情感分布学习的环形结构表示
计算机视觉与模式识别
2021-06-29 v2
摘要
近年来，随着社交网络上图像分享的流行，视觉情感分析（VEA）吸引了越来越多的关注。由于人类情感具有模糊性和主观性，以标签分布学习（LDL）范式而非单标签分类任务来处理 VEA 更为合理。与其他 LDL 任务不同，如心理学理论所表明的，情感之间存在内在关系且具有独特的内在特征。受此启发，我们提出了一种有充分依据的环形结构表示，以利用先验知识进行视觉情感分布学习。具体而言，我们首先构建了一个情感环（Emotion Circle）来统一其中的任何情感状态。在所提出的情感环上，每个情感分布由一个情感向量表示，该向量由三个属性（即情感极性、情感类型、情感强度）以及两个性质（即相似性、可加性）定义。此外，我们设计了一种新颖的渐进式环形（PC）损失，以由粗到细的方式惩罚预测情感向量与标注情感向量之间的不相似性，从而以情感特定的方式进一步促进学习过程。在公开视觉情感分布数据集上进行了大量实验与比较，结果表明所提方法优于最先进的方法。
引用
@article{arxiv.2106.12450,
title = {A Circular-Structured Representation for Visual Emotion Distribution Learning},
author = {Jingyuan Yang and Jie Li and Leida Li and Xiumei Wang and Xinbo Gao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.12450},
year = {2021}
}
备注
accepted by CVPR2021