Detta dokument undersöker dimensionella känsloförutsägelser och klassificering från naturalistiska ansiktsuttryck. På samma sätt som många mönsterigenkänningsproblem, dimensionella känslor klassificering kräver att generera flerdimensionella utgångar. Hittills har klassificering för valence och upphetsande dimensioner gjorts separat, förutsatt att de är oberoende. Olika psykologiska rön tyder dock på att dessa dimensioner är korrelerade. Vi föreslår därför ett nytt, flerskiktshybridramverk för känsloklassificering som kan modellera interdimensionella korrelationer. För det första, vi härleder en ny geometrisk funktion som bygger på a) symmetriska spatio-temporala egenskaper ansiktsuttryck. Därefter använder vi den föreslagna funktionen för att träna en multi-lager hybrid ram bestående av en temporal regression lager för att förutsäga känslor dimensioner, ett grafiskt modellskikt för modellering valence-arousal korrelationer, och en slutlig klassificering och fusion lager utnyttjar informativ statistik extraheras från de lägre skikten. Denna ram (i) introducerar Auto-Regressive Coupled HMM (ACHMM), en grafisk modell som är särskilt anpassad för att inte bara tillgodose interdimensionella korrelationer utan också för att utnyttja den interna dynamiken i de faktiska observationerna, och (ii) ersätter den allmänt använda principen om maximal sannolikhet med en mer robust slutlig klassificering och fusionsskikt. Subjekt-oberoende experimentell validering, som utförs på en naturalistisk uppsättning ansiktsuttryck, visar effektiviteten hos den härledda funktionen uppsättningen, och robustheten och flexibiliteten i den föreslagna ramen.
Nicolaou m.fl. REF utbildade en flerskiktshybridram bestående av ett tidsregressionsskikt för att förutsäga känslodimensioner, ett grafiskt modellskikt för modellering av valence-arousal korrelationer och ett slutligt klassificerings- och fusionsskikt som utnyttjar informativ statistik som utvunnits från de lägre skikten.
A multi-layer hybrid framework for dimensional emotion classification
{'venue': "MM '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}