Abstract-Skratt är helt klart en audiovisuell händelse, som består av skrattvokaliseringen och ansiktsaktiviteten, främst runt munnen och ibland i övre ansiktet. Tidigare forskning om skrattigenkänning har dock främst fokuserat på den information som endast finns tillgänglig i ljudkanalen, främst på grund av bristen på lämpliga audiovisuella data. Endast på senare tid har få verk publicerats som kombinerar ljud- och bildinformation och de flesta av dem behandlar problemet med att särskilja skratt från tal eller andra icke-lingvistiska tal med hjälp av presegmenterade data. Det finns mycket få verk på audiovisuella skratt upptäckt från osegmenterade audiovisuella strömmar och har antingen testats på små datauppsättningar eller använder grova visuella egenskaper. Som en följd av detta är resultaten blandade och det är inte klart i vilken utsträckning tillägg av visuell information till ljud är fördelaktigt för skrattdetektion. I detta arbete försöker vi övervinna begränsningen av tidigare studier och undersöka resultaten av audiovisuell fusion för att upptäcka skratt med hjälp av audiovisuella kontinuerliga strömmar från databasen SEMAINE. Våra resultat tyder på att det verkligen finns en förbättring i skrattdetektion med tillägg av visuell information som är beroende av röstaktivitetsdetektorns prestanda.
Experiment om automatiskt erkännande av skratt från de audiovisuella data som finns i databasen SEMAINE-SAL har tidigare rapporterats om en lägre mängd fall Ref.
Audiovisual Detection of Laughter in Human-Machine Interaction
{'venue': '2013 Humaine Association Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction', 'journal': '2013 Humaine Association Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}