利用视觉与文本线索的维度情绪识别
人工智能
2018-05-04 v1 计算与语言
计算机视觉与模式识别
摘要
本文针对One-Minute Gradual-Emotional Behavior挑战赛（OMG-Emotion挑战赛）范围内的自动情绪识别问题。该挑战赛的潜在目标是自动估计二维情绪表示空间（即唤醒度和效价）中的情绪表达。所采用的方法是对来自视频和文本两种模态的若干模型进行加权集成。对于基于视频的识别，考虑了两类不同的视觉线索（即人脸与面部标志点）以输入多输入深度神经网络。关于文本模态，实现了一种基于简单循环架构的序列模型。此外，我们还引入了一种基于高层特征的模型，以将领域知识嵌入学习过程。在OMG-Emotion验证集上的实验结果表明所实现的集成模型的有效性，其明显优于当前基线方法。
引用
@article{arxiv.1805.01416,
title = {Dimensional emotion recognition using visual and textual cues},
author = {Pedro M. Ferreira and Diogo Pernes and Kelwin Fernandes and Ana Rebelo and Jaime S. Cardoso},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.01416},
year = {2018}
}