基于聚类的方法改进被动感知数据中的情感识别
人机交互
2018-05-30 v1 人工智能
摘要
负性情感是成人心理健康的替代指标。通过不引人注目地预测参与者的负性情感状态，研究人员和临床医生将能更好地通过移动应用提供有针对性的、即时心理健康干预。本工作试图通过对从移动性、通信和活动模式捕获的用户行为模式进行基于群体的建模，来个性化负性情感状态的被动识别。结果表明，在基于用户两周日常生活的.dataset中，群体模型优于泛化模型。
引用
@article{arxiv.1802.00029,
title = {Cluster-based Approach to Improve Affect Recognition from Passively Sensed Data},
author = {Mawulolo K. Ameko and Lihua Cai and Mehdi Boukhechba and Alexander Daros and Philip I. Chow and Bethany A. Teachman and Matthew S. Gerber and Laura E. Barnes},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.00029},
year = {2018}
}
备注
BHI2018