情感作为模糊感知的序数表示

情感本质上是具有模糊性和动态性的现象，而现有的连续情感识别方法要么忽略其模糊性，要么将模糊性当作独立且随时间不变的变量来处理。为了弥补文献中的这一空白，本文引入了模糊感知的序数情感表示，这是一种新型框架，旨在捕捉情感注释中所包含的模糊性以及情感痕迹内在的时序动态。具体而言，我们提出了通过其变化率来建模情感模糊性的方法。我们在两个情感语料库上对我们的框架进行评估——RECOLA 和 GameVibe——在两个有界（唤醒度、价值）和无界（参与度）连续轨迹上进行测试。我们的结果表明，序数表示在无界标签方面优于传统的模糊感知模型，实现了最高的Concordance相关系数（CCC）和符号差异一致性（SDA）分数，凸显了其在建模轨迹动态方面的有效性。对于有界轨迹，序数表示在SDA方面表现突出，揭示了其在捕捉被注释情感轨迹相对变化方面的优势。