연구진은 야생 환경에서 감정 인식 모델이 특정 희귀 감정에 실패하는 원인이 클래스 불균형이 아니라 감정 기하학적 특성 때문임을 밝혔습니다.
연구 결과, 희귀 감정들은 러셀의 원주형(circumplex) 상에서 퇴화하며, 이는 손실 함수나 비용이 달성할 수 있는 최대 성능에 제한을 둡니다.
연구진은 원주형 기반 최적 수송(optimal transport) 비용을 사용하여 감정 혼동을 가격화하는 방식으로 실험을 진행했으며, 이를 통해 공식 점수와 감정 매크로 F1 점수를 개선했습니다.
연구 결과, 원주형 기하학적 구조는 오류 구조를 재구성하여 Aff-Wild2에서 감정적으로 진실에 더 가까워지게 하지만, AffectNet에서는 시각적 간섭으로 인해 효과가 사라집니다.