Abstract-Automatisk förutsägelse av kontinuerlig nivå emotionella tillstånd kräver val av lämpliga affektiva funktioner för att utveckla ett regressionssystem baserat på övervakad maskininlärning. Detta papper undersöker prestandan av funktioner statistiskt inlärda med hjälp av konvolutionella neurala nätverk för att omedelbart förutsäga de kontinuerliga dimensionerna av emotionella tillstånd. Funktioner med minimal redundans och maximal resiliens väljs med hjälp av den ömsesidiga informationsbaserade urvalsprocessen. Prestanda av fram-för-ram förutsägelse av emotionellt tillstånd med hjälp av de måttliga längd funktioner som föreslås i detta dokument utvärderas på spontan och naturalistisk människa-mänsklig konversation av RECOLA databas. Experimentella resultat visar att den föreslagna modellen kan användas för omedelbar förutsägelse av emotionellt tillstånd med en noggrannhet som är högre än traditionella ljud- eller videofunktioner som används för affektiv beräkning.
För att få den automatiska förutsägelsen av kontinuerliga känslor tillstånd genom lämpliga funktioner, Basnet et al. REF undersökte den statistiska prestandan hos olika funktioner som utvunnits från olika konvolutionella neurala nätverk.
Statistical Selection of CNN-based Audiovisual Features for Instantaneous Estimation of Human Emotional States
{'venue': '2017 International Conference on New Trends in Computing Sciences (ICTCS)', 'journal': '2017 International Conference on New Trends in Computing Sciences (ICTCS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}