視聽結(jié)合進行持續(xù)的情感預測
阿斯隆理工學院計算機與軟件工程系的研究人員致力于尋找合適的特征，并展示基于頭部和眼睛的線索在情緒預測上的有效性。
這個項目研究了基于頭部和眼睛的特征與語音的結(jié)合，用來進行持續(xù)的情感預測。從這些模式中手工自動產(chǎn)生和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡學習的特征將用于持續(xù)的情感預測。該工作采用的方法包括從視頻中收集LLDs（low level descriptors），然后根據(jù)提出的特征和特征組合輸入創(chuàng)建和評估BLSTM-RNN模型。作為特征工程過程的一部分，一些LLDs可以從基于頭部姿態(tài)、眼睛或視覺特征中獲取，而另一些LLD則根據(jù)原始數(shù)據(jù)測量的差異計算。
最近人們對人類情感的機器識別產(chǎn)生了濃厚的興趣。該方法采用開源軟件對通信環(huán)境的視聽效果進行實時預測。結(jié)果表明，與單獨使用語音相比，語音和眼神的結(jié)合提高了3.5%的喚醒預測和19.5%的效價預測準確率。
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