Abstract-Change i en talares känslor är en grundläggande komponent i mänsklig kommunikation. Automatiskt erkännande av spontana känslor skulle avsevärt påverka människa-datorinteraktion och känslorelaterade studier i utbildning, psykologi och psykiatri. I den här artikeln undersöker vi metoder för att upptäcka känslomässiga ansiktsuttryck som förekommer i en realistisk mänsklig konversation inställning-Vuxen Attachment Intervju (AAI). Eftersom icke-känslomässiga ansiktsuttryck inte har någon tydlig beskrivning och är dyra att modellera, behandlar vi detektion av emotionella ansiktsuttryck som ett klassklassificeringsproblem, som är att beskriva målobjekt (dvs. emotionella ansiktsuttryck) och skilja dem från avvikande (dvs. icke-känslomässiga). Våra preliminära experiment på AAI data tyder på att en klass klassificeringsmetoder kan nå en bra balans mellan kostnad (märkning och databehandling) och igenkänning prestanda genom att undvika icke-känslomässig uttryck märkning och modellering.
Zeng och kollegor behandlade det känslomässiga ansiktsuttrycket som ett klassklassificeringsproblem och separerade det från icke-känslomässiga ansiktsuttryck REF.
Spontaneous Emotional Facial Expression Detection
{'venue': 'Journal of Multimedia', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}