Abstrakt. Under kommunikation ansikte mot ansikte utbyter människor kontinuerligt paralingvistisk information såsom sitt emotionella tillstånd genom ansiktsuttryck, hållningsförskjutningar, blickmönster och prosody. Dessa affektiva signaler är subtila och komplexa. I detta dokument föreslår vi att explicit modellera interaktionen mellan hög nivå perceptuella funktioner med hjälp av Latent-Dynamiska villkorliga Random Fields. Detta tillvägagångssätt har fördelen att uttryckligen lära sig understrukturen av de affektiva signalerna samt den extrinsiska dynamiken mellan emotionella etiketter. Vi utvärderar vår strategi för Audio-Visual Emotion Challenge (AVEC 2011) dataset. Genom att använda visuella funktioner som är lätt att beräkna med hjälp av off-the-shälf sensing mjukvara (vertikal och horisontell ögon blick, huvud lutning och leende intensitet), visar vi att vår strategi baserad på LDCRF modell överträffar tidigare publicerade utgångsvärden för alla fyra affektiva dimensioner. Genom att integrera ljudfunktioner överträffar vårt tillvägagångssätt också det audiovisuella utgångsläget.
Latentdynamiska villkorade slumpmässiga fält REF användes för att indirekt representera den extrinsiska dynamiken mellan emotionella etiketter.
Modeling latent discriminative dynamic of multi-dimensional affective signals
{'venue': 'ACII', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}