Detta papper fokuserar på audio-visual (med ansiktsuttryck, axlar och ljudsignaler) klassificering av spontan påverkan, med användning av generativa modeller för klassificering (i) i termer av maximal sannolikhet Klassificering med antagandet att den generativa modellen struktur i klassificeringen är korrekt, och (ii) Sannolikhet Space Classification med antagandet att den generativa modellen struktur i klassificeringen kan vara felaktig, och därför kan klassificeringen prestanda förbättras genom att projicera resultaten av generativa klassiatorer på sannolikhetsutrymme, och sedan använda discriminativa klassifiatorer. Experiment utförs genom att använda Hidden Markov Modeller för enkel kö klassificering, och 2 och 3-kedjekopplade Hidden Markov Modeller för sammanfogning av flera ledtrådar och modaliteter. För diskriminerande klassificering använder vi oss av Support Vector Machines. Resultaten visar att Sannolikhetsklassificering förbättrar prestandan (91,76 %) för maximal sannolikhetsklassificering (79,1 %). Därefter introducerar vi begreppet fusion i sannolikhetsutrymmet, vilket visar sig överträffa den typiskt använda fusionen på modellnivå, uppnå en klassificeringsnoggrannhet på 94,01% och ytterligare förbättra alla tidigare resultat.
Nicolaou m.fl. fokusera på audiovisuell klassificering av spontan påverkan i negativa eller positiva känslor kategorier, och utnyttja 2 och 3-kedjekopplade Hidden Markov Modeller och sannolikhet utrymme klassificering för att sammanfoga flera ledtrådar och modaliteter REF.
Audio-Visual Classification and Fusion of Spontaneous Affective Data in Likelihood Space
{'venue': '2010 20th International Conference on Pattern Recognition', 'journal': '2010 20th International Conference on Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}