Vi presenterar experiment på sammansmältning av ansiktsvideo, ljud och lexikala indikatorer för att påverka uppskattningen under dyadiska samtal. Vi använder temporal statistik över textur deskriptorer som extraheras från ansiktsvideo, en kombination av olika akustiska funktioner, och lexikala funktioner för att skapa regressionsbaserade påverkar estimatorer för varje modalitet. De enskilda modalitet regressatorerna kombineras sedan med partikelfiltrering, genom att behandla dessa oberoende regressionsutgångar som mätningar av påverkanstillstånden i ett Bayesianskt filtreringsramverk, där tidigare observationer ger förutsägelser om det aktuella tillståndet med hjälp av inlärda påverkar dynamiken. Testad på Audiovisual Emotion Recognition Challenge Dataset, uppnår våra enskilda modalitetsskattare betydligt högre poäng än den officiella basmetoden för varje dimension av påverkan. Vår filtreringsbaserade multimodalitetsfusion uppnår korrelationsprestanda på 0,344 (baslinje: 0,136) och 0,280 (baslinje: 0,096) för helt kontinuerliga och ordnivås delutmaningar.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF använder tidsstatistiken över texturdeskriptorer som utvunnits ur ansiktsvideor, en kombination av olika akustiska funktioner och lexikala funktioner för att skapa regressionsbaserade effektskattningar för varje modalitet.
Combining video, audio and lexical indicators of affect in spontaneous conversation via particle filtering
{'venue': "ICMI '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}