Vi överväger uppgiften att känna igen dimensionella känslor på videodata med hjälp av djupinlärning. Medan flera tidigare metoder har visat fördelarna med utbildning temporal neurala nätverk modeller såsom återkommande neurala nätverk (RNN) på handgjorda funktioner, har få verk övervägt att kombinera konvolutionella neurala nätverk (CNN) med RNNs. I detta arbete presenterar vi ett system som utför känsloigenkänning på videodata med både CNN och RNN, och vi analyserar också hur mycket varje neural nätverk komponent bidrar till systemets övergripande prestanda. Vi presenterar våra resultat på video från Audio/Visual+Emotion Challenge (AV+EC2015). I våra experiment analyserar vi effekterna av flera hyperparametrar på den totala prestandan samtidigt som vi uppnår överlägsen prestanda jämfört med utgångsvärdet och andra konkurrerande metoder.
I REF använder författarna både CNN och RNN för att inrätta ett system som utför känsloigenkänning på videodata.
How deep neural networks can improve emotion recognition on video data
{'venue': '2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'journal': '2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}