Att utforma system som kan interagera med människor på ett naturligt sätt är ett komplext och långt ifrån löst problem. En viktig aspekt av naturligt samspel är förmågan att förstå och på lämpligt sätt reagera på mänskliga känslor. Denna artikel beskriver vårt svar på Audio/Visual Emotion Challenge (AVEC'12) vars mål är att kontinuerligt förutsäga fyra affektiva signaler som beskriver mänskliga känslor (nämligen valence, upphetsning, förväntan och makt). Den föreslagna metoden använder log-magnitude Fourier spektra för att extrahera flerskaliga dynamiska beskrivningar av signaler som kännetecknar globalt och lokalt utseende samt huvudrörelser och röst. Vi utför en kärnregression med mycket få representativa prover utvalda via en övervakad viktad distansbaserad klusterbildning, vilket leder till en hög generaliseringseffekt. För att välja funktioner inför vi en ny korrelationsbaserad åtgärd som tar hänsyn till en eventuell fördröjning mellan etiketter och data och avsevärt ökar robustheten. Vi föreslår också en särskilt snabb fusionsram på regressörnivå för att slå samman system som bygger på olika metoder. Experiment har bevisat effektiviteten i varje nyckelpunkt i den föreslagna metoden och vi får mycket lovande resultat.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF föreslog en metod för att använda log-magnitude Fourier spektra för att extrahera flerskaliga dynamiska beskrivningar av signaler som kännetecknar globalt och lokalt utseende samt huvudrörelser och röst.
Robust continuous prediction of human emotions using multiscale dynamic cues
{'venue': "ICMI '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}