Abstract-Past forskning i analys av mänsklig påverkan har fokuserat på erkännande av protetypiska uttryck av sex grundläggande känslor baserat på poserade data förvärvade i laboratoriemiljöer. Nyligen har det skett en förskjutning mot subtila, kontinuerliga och kontextspecifika tolkningar av affektiva displayer inspelade i naturalistiska och verkliga miljöer, och mot multimodal analys och erkännande av mänsklig påverkan. Genom att konvergera med detta skifte presenterar denna uppsats, så vitt vi vet, det första tillvägagångssättet i litteraturen som: 1) smälter ansiktsuttryck, axelgester och ljudsignaler för dimensionella och kontinuerliga förutsägelser av känslor i valence och upphetsning utrymme, 2) jämför prestandan av två state-of-the-art maskininlärning tekniker tillämpas på målet problemet, den dubbelriktade Long-Term Memory neurala nätverk (BLSTM-NNs), och Support Vector Machines for Regression (SVR), och 3) föreslår en output-associativ fusion ram som innehåller korrelationer och covariances mellan känslor dimensionerna. Utvärdering av det föreslagna tillvägagångssättet har gjorts med hjälp av spontana SAL-data från fyra försökspersoner och individberoende korsvalidering av leaveone-sequence-out. De experimentella resultat som erhållits visar att: 1) i genomsnitt, BLSTM-NNs överträffar SVR på grund av sin förmåga att lära tidigare och framtida sammanhang, 2) den föreslagna output-associativa fusionsramen överträffar funktionsnivå och modellnivå fusion genom modellering och lärande korrelationer och mönster mellan valence och upphetsning dimensioner, och 3) det föreslagna systemet är väl i stånd att reproducera valence och upphetsande mark sanning som erhållits från mänskliga kodare. Index Terms-Dimensional påverkar igenkänning, kontinuerlig påverkan förutsägelse, valence och upphetsning dimensioner, ansiktsuttryck, axelgester, emotionella akustiska signaler, multi-cue och multimodal fusion, utgång-associativ fusion.
Nicolaou m.fl. REF använde också LSTM-nätverk för att överträffa SVR på grund av deras förmåga att lära sig tidigare och framtida sammanhang.
Continuous Prediction of Spontaneous Affect from Multiple Cues and Modalities in Valence-Arousal Space
{'venue': 'IEEE Transactions on Affective Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Affective Computing', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Computer Science']}