Pålitlig förutsägelse om affektiva tillstånd i verkliga scenarier är mycket utmanande och en betydande del av pågående forskning är inriktad på att förbättra befintliga system. Bland de största problemen kan nämnas att etiketter är opålitliga, att olika personer har samma affektiva tillstånd och att det finns olika former av sensorbuller i signalerna. I detta arbete presenteras en ram för adaptiv sammanslagning av metoder för input med varierande grad av säkerhet på olika nivåer. Med hjälp av en strategi som börjar med ensembler av svaga elever, gradvis, nivå för nivå, den diskriminerande kraften i systemet förbättras genom adaptiv viktning gynnsamma beslut, samtidigt avfärda ogynnsamma sådana. För det slutliga beslutet utnyttjar det föreslagna systemet ett utbildat Kalmanfilter. Förutom sin förmåga att hantera saknade och osäkra värden, i sin natur, Kalman filtret är en tidsserie prediktor och därmed ett lämpligt val för att matcha ingångssignaler till en referenstidsserie i form av mark sanningsetiketter. Vid påverkan på erkännandet uppvisar det föreslagna systemet en överlägsen prestanda jämfört med konkurrerande system på den analyserade datauppsättningen.
Kachele m.fl. I REF föreslås en hierarkisk ram för flera klassificeringar som på ett anpassningsbart sätt kombinerar inmatningssätt genom att införa varierande grad av säkerhet.
Fusion of Audio-visual Features using Hierarchical Classifier Systems for the Recognition of Affective States and the State of Depression
{'venue': 'ICPRAM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}