emotional recognition | BriefGPT

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情感 - LLaMA: 多模态情感识别与推理，通过指导调优
为了解决情感识别中的单模态方法在捕捉真实世界情感表达复杂性方面的局限性，我们提出了 MERR 数据集和 Emotion-LLaMA 模型，通过整合音频、视觉和文本输入，显著提高情感识别能力，并在 evaluations 中取得了优异的成绩。
PDF19 days ago
BEE-NET：识别野外身体表达情感的深度神经网络
本研究探讨了环境因素，特别是场景和物体如何通过身体语言影响情绪表达。为此，我们引入了一种名为 BEE-NET 的新型多流深度卷积神经网络，并提出了一种新的后期融合策略，在学习过程中将场所和物体的元信息作为先验知识纳入考虑。实验结果表明，我们
PDF5 months ago
MM基于混合多模态融合的情感维度识别
本研究使用德语说话者的 Ulm-TSST 数据集，通过使用音频 - 视觉记录和生物信号特征来预测情绪唤醒和价值评估的水平，利用 LSTM 和自我注意机制来捕捉其复杂的时序依赖关系，并借助迟到融合策略进一步提高其识别性能。
PDF3 years ago
情感、表情、动作单元识别：Aff-Wild2，多任务学习和 ArcFace
这篇文章介绍了 Aff-Wild2 这一大型野外数据库，以进行情感识别，通过 CNN 和 CNN-RNN 架构的视觉和音频模型，实现了情感识别任务的最先进性能，并使用 ArcFace 损失函数训练各种新的网络，并取得较与现有技术相比，更好的
PDF5 years ago