Abstract-Emotion analys är ett avgörande problem för att förse artefakt maskiner med verklig intelligens i många stora potentiella tillämpningar. Som yttre framträdanden av mänskliga känslor, elektroencefalogram (EEG) signaler och videoansiktssignaler används allmänt för att spåra och analysera människans affektiv information. Enligt deras gemensamma egenskaper för rumsliga-temporala volymer, föreslår vi i detta dokument en ny ram för djupinlärning som kallas rumslig-temporala återkommande neurala nätverk (STRNN) för att förena lärandet av två olika signalkällor till en rumslig-temporal beroendemodell. I STRNN, för att fånga dessa rumsligt cooccurrent variationer av mänskliga känslor, används ett flerriktat recidiverande neurala nätverk (RNN) skikt för att fånga långa kontextuella signaler genom att passera den rumsliga regionen av varje tid skiva från flera vinklar. Därefter används ett tvåriktat temporalt RNN-skikt ytterligare för att lära sig diskriminativa temporalberoenden från sekvenserna som sammanställer rumsliga egenskaper hos varje tidsbitar som produceras från det rumsliga RNN-skiktet. För att ytterligare välja ut de framträdande regionerna med känslors representation, tvingar vi in gles projektion på de dolda tillstånden av rumsliga och timliga domäner, vilket faktiskt också ökar modellens diskriminerande förmåga på grund av denna globala hänsyn. Följaktligen bygger en sådan RNN-modell i två lager rumsliga beroenden samt tidsmässiga beroenden av ingångssignalerna. Experimentella resultat av EEG:s allmänna känslodata och ansiktsuttryck visar att den föreslagna STRNN-metoden är mer konkurrenskraftig än de senaste metoderna.
De experimentella resultaten visar att den föreslagna metoden är bättre än de senaste metoderna REF.
Spatial-Temporal Recurrent Neural Network for Emotion Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}