Synlig känsla erkännande syftar till att associera bilder med lämpliga känslor. Det finns olika visuella stimuli som kan påverka mänskliga känslor från låg nivå till hög nivå, såsom färg, textur, del, objekt, etc. De flesta befintliga metoder behandlar dock olika nivåer av funktioner som oberoende enhet utan att ha en effektiv metod för funktionsfusion. I detta dokument föreslår vi en enhetlig CNN-RNN-modell för att förutsäga de känslor som bygger på de sammanslagna egenskaperna från olika nivåer genom att utnyttja beroendet bland dem. Vår föreslagna arkitektur utnyttjar konvolutionella neurala nätverk (CNN) med flera lager för att extrahera olika nivåer av funktioner inom en multi-task lärande ram, där två relaterade förlustfunktioner introduceras för att lära sig funktionen representation. Med tanke på beroendena inom den låga nivån och hög nivå funktioner, ett dubbelriktat återkommande neurala nätverk (RNN) föreslås att integrera de inlärda funktioner från olika lager i CNN-modellen. Omfattande experiment på både internetbilder och konstfotodata visar att vår metod överträffar de senaste metoderna med minst 7 % prestandaförbättring.
På grundval av MldrNet, olika nivåer av funktioner är integrerade med en dubbelriktad Gated Recurrent Unit modell för att utnyttja sina beroenden REF.
Dependency exploitation: A unified CNN-RNN approach for visual emotion recognition
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}