Deep representation learning with application in multimodal emotion analysis for robotics
Authors: Κανσίζογλου Ιωάννης 
Published: May 2023

Ένα από τα πιο εμφανή χαρακτηριστικά των νευρωνικών δικτύων (NNs) αποτελεί η ικανότητά τους να μαϑαίνουνε να εξάγουνε εύρωστα και περιγραφικά χαρακτηριστικά από δεδομένα υψηλής διάστασης, όπως οι ειkόνες. Ως εκ τούτου, μια τέτοια ικανότητα καϑιστά συχνή την εκμετάλλευσή τους ως εξαγωγείς χαρακτηριστικών σε πληϑώρα σύγχρονων συστημάτων συλλογιστικής. Το πεδίο εφαρμογής τους κυρίως περιλαμβάνει πολύπλοκες διαδοχικές εργασίες, όπως η πολυτροπική αναγνώριση, βαϑειά ενισχυτική μάϑηση (RL), καϑώς και η εκμετάλλευσή τους ως περιγραφείς σε προκλήσεις εκμάϑησης αναπαραστάσεων, ένα πεδίο που απολαμβάνει εμφανή δημοτικότητα τα τελευταία χρόνια. Η εκμάϑηση χαρακτηριστικών ή αναπαραστάσεων επικεντρώνεται στην ανάπτυξη αποτελεσματικών συναρτήσεων κόστους που εξασφαλίζουν τόσο υψηλή διακριτοποίηση μεταξύ χαραkτηριστικών διαφορετικών κλάσεων, καϑώς και χαμηλή απόσταση μεταξύ διανυσμάτων χαρακτηριστικών μιας δεδομένης κλάσης. Η συντριπτική πλειονότητα των σύγχρονων μεϑόδων βασίζει τη διατύπωσή τους σε μια εμπειρική υπόϑεση (H) σχετικά με το χώρο των χαρακτηριστικών (F) του τελευταίου κρυφού επιπέδου ενός δικτύου, υποστηρίζοντας ότι το διάνυσμα βάρους μιας κλάσης συμπίπτει στον μελετούμενο χώρο με το γεωμετρικό της κέντρο. Ωστόσο, τα NN εμπεριέχουν έμμεσα μεροληψίες, οι οποίες είναι δύσκολο να αποφευχϑούν ή να αντιμετωπιστούν και δεν απαντώνται σε παραδοσιακούς περιγραφείς εικόνων. Επιπλέον, η έλλειψη γνώσεων για την περιγραφή των ιδιοτήτων εντός ενός επιπέδου - και επομένως της γενιkής τους συμπεριφοράς - περιορίζει την περαιτέρω δυνατότητα εφαρμογής των εξαγόμενων χαρακτηριστικών. Ένα ερευνητιkό πεδίο που μπορεί να επωφεληϑεί σημαντικά από ένα εύρωστο σύστημα εξαγωγής χαρακτηριστιkών είναι αυτό της πολυτροπικής αναγνώρισης συναισϑημάτων. Η πρόοδος του Human Robot Interaction (HRI) οδηγεί την έρευνα στην ανάπτυξη εξελιγμένων αρχιτεκτονικών ταυτοποίησης συναισϑήματος που κατανοούν τις οπτικοακουστικές (A-V) τροπικότητες του ανϑρώπινου συναισϑήματος. Οι υπερσύγχρονες προσεγγίσεις εκμεταλλεύονται μονοτροπιkά Deep Neural Networks (DNN) για την επεξεργασία των εισόδων από τους αισϑητήρες και την εκμάϑηση μιας λανϑάνουσας αναπαράστασης για κάϑε τροπικότητα. Στη συνέχεια, τα εξαγώμενα μονοτροπικά διανύσματα συνενώνονται και τροφοδοτούνται σε ένα δίκτυο σύντηξης που είναι υπεύϑυνο για την εξαγωγή μιας συνολικής αναπαράστασης. Ωστόσο, οι προτεινόμενες μέϑοδοι στην πολυτροπική αναγνώριση συναισϑημάτων επικεντρώνονται κυρίως στην ταξινόμηση ολοκληρωμένων βίντεο, οδηγώντας σε συστήματα χωρίς online δυνατότητες. Τέτοιες τεχνικές είναι ικανές να προβλέψουν συναισϑήματα μόνο όταν τα βίντεο ολοκληρώνονται, περιορίζοντας έτσι την εφαρμογή τους σε πρακτικά σενάρια. Το κίνητρο αυτής της μελέτης μπορεί να συλληφϑεί με τρόπο από κάτω προς τα πάνω. Πιο συγκεκριμένα, ξεκινώντας από τον στόχο να ενσωματωϑούν online δυνατότητες σε ένα σύστημα A-V αναγνώρισης συναισϑημάτων, προκειμένου να κατασταϑεί κατάλληλο για σενάρια HRI, προέκυψε η ανάγκη βελτίωσης των υιοϑετούμενων τεχνικών στο δίκτυο σύντηξης. Εν συνεχεία, διερευνώντας τις πιϑανές στρατηγικές για τη σύντηξη των A-V τροπικοτήτων, καταλήξαμε στην πρόκληση της κατανόησης των ιδιοτήτων των αναπαραστάσεων που μαϑαίνονται από τους μονοτροπικούς εξαγωγείς χαρακτηριστικών. Τα ευρήματα της παραπάνω ανάλυσης οδήγησαν στο συμπέρασμα ότι εμπειρικές υποϑέσεις όπως η H δεν μπορούν να ϑεωρηϑούν αυϑαίρετα δεδομένες. Ως εκ τούτου, κληϑήkαμε να προχωρήσουμε σε ορισμένες τροποποιήσεις σχετικά με υπάρχουσες μεϑόδους στο πεδίο της εκμάϑησης χαρακτηριστικών.