視聽結(jié)合進(jìn)行持續(xù)的情感預(yù)測
阿斯隆理工學(xué)院計(jì)算機(jī)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(yù)測上的有效性。
這個項(xiàng)目研究了基于頭部和眼睛的特征與語音的結(jié)合，用來進(jìn)行持續(xù)的情感預(yù)測。從這些模式中手工自動產(chǎn)生和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的特征將用于持續(xù)的情感預(yù)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(jì)算。
最近人們對人類情感的機(jī)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(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測。結(jié)果表明，與單獨(dú)使用語音相比，語音和眼神的結(jié)合提高了3.5%的喚醒預(yù)測和19.5%的效價(jià)預(yù)測準(zhǔn)確率。
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下圖為GShare分支預(yù)測機(jī)制的原理流程圖。
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