Pupillary response

The key to affective computing is emotion recognition based on multimodal physiological and behavioral responses and aids in intelligent systems to monitor mental health, adapt human-computer interaction, and predict the intent of affectivity. Although the existing deep models show remarkable advances, most of them process modalities in isolation and do not consider causal, temporal, and individual specific mechanisms underlying the expression of emotions. This paper presents PhysioGraph-Transformer which is a dynamic interaction-aware graph-based Transformer that encapsulates time-varying directed interactions among multimodal physiological channels with personality-sensitive adaptation. All the modalities of the AFFEC dataset, such as EEG, electrodermal activity (EDA), facial dynamics, eye gaze, pupil response, and cursor motion, are modeled as a time-varying interaction graph, which is learned with self-attention. A layer of Neural Ordinary Differential Equation (Neural-ODE) trains continuously changing latent embeddings to be able to smoothly model changes of emotion. Personality-conditioned cross-modes attention incorporates heterogeneous information into a common affective portrayal, making it give a meaningful and individual inference. Experimental analyses on the AFFEC indicate that PhysioGraph-Transformer achieves 84.6% accuracy and 80.8% macro-F1 which outperforms CNN, RNN, GCN and Transformer baselines and has strong resiliency to partial modality loss. The attention interaction maps illustrate distinguishable relationships between personality factors and modality inputs that offer neuroscientific information on the formation of emotions. These results make PhysioGraph-Transformer a interaction-aware, decipherable and personality conscious model of multi-modal physiological emotion recognition.

کلید محاسبات عاطفی، شناسایی احساسات مبتنی بر پاسخ‌های فیزیولوژیکی و رفتاری چندوجهی است و به سیستم‌های هوشمند در پایش سلامت روان، سازگاری تعامل انسان و رایانه و پیش‌بینی قصد عاطفی کمک می‌کند. اگرچه مدل‌های عمیق موجود پیشرفت‌های قابل توجهی نشان داده‌اند، اما اکثر آن‌ها شیوه‌های چندوجهی را به صورت مجزا پردازش می‌کنند و مکانیسم‌های علّی، زمانی و فردی خاصِ زیربنای بروز احساسات را در نظر نمی‌گیرند. این مقاله فیزیوگراف-ترنسفورمر را معرفی می‌کند که یک ترنسفورمر مبتنی بر گراف و آگاه از تعامل پویا است و تعاملات جهت‌دار متغیر با زمان میان کانال‌های فیزیولوژیکی چندوجهی را با سازگاری حساس به شخصیت دربرمی‌گیرد. تمامی شیوه‌های داده مجموعه AFFEC، مانند EEG، فعالیت الکترودرمال (EDA)، پویایی‌های چهره، نگاه چشم، پاسخ مردمک و حرکت نشانگر، به صورت یک گراف تعامل متغیر با زمان مدل‌سازی شده‌اند که با مکانیزم خودتوجهی یاد گرفته می‌شود. یک لایه معادلات دیفرانسیل معمولی عصبی (Neural-ODE) تعبیه‌های نهفته در حال تغییر پیوسته را آموزش می‌دهد تا بتواند تغییرات احساسات را به طور هموار مدل‌سازی کند. توجه متقاطع شرطی‌شده بر شخصیت، اطلاعات ناهمگن را در یک بازنمایی عاطفی مشترک ادغام می‌کند و استنباطی معنادار و فردمحور ارائه می‌دهد. تحلیل‌های تجربی بر روی مجموعه AFFEC نشان می‌دهد که فیزیوگراف-ترنسفورمر به دقت ۸۴.۶٪ و ماکرو-F1 برابر با ۸۰.۸٪ دست یافته است که از مدل‌های پایه CNN، RNN، GCN و ترنسفورمر عملکرد بهتری دارد و در برابر از دست رفتن جزئی شیوه‌های داده مقاوم است. نقشه‌های تعامل توجه، روابط متمایزی میان عوامل شخصیتی و ورودی‌های شیوه‌های داده نشان می‌دهد که اطلاعات علوم اعصاب درباره شکل‌گیری احساسات ارائه می‌کند. این نتایج، فیزیوگراف-ترنسفورمر را به مدلی آگاه از تعامل، قابل تفسیر و حساس به شخصیت برای شناسایی احساسات فیزیولوژیکی چندوجهی تبدیل می‌کند.