视频情感分类的特征降维：一项比较研究
机器学习
2020-04-02 v1 计算机视觉与模式识别
人机交互
机器学习
摘要
情感计算已成为人机交互中非常重要的研究领域。然而，情感是主观的、细微的且不确定的。因此，与我们可以提取的可能特征数量相比，很难获得大量的标注训练样本。因而，降维在情感计算中至关重要。本文介绍了我们在情感分类降维方面的初步研究。介绍并比较了五种流行的降维方法。在 DEAP 数据集上的实验表明，没有任何一种方法能普遍优于其他方法，且直接使用原始特征进行分类未必总是一个糟糕的选择。
引用
@article{arxiv.1808.02956,
title = {Feature Dimensionality Reduction for Video Affect Classification: A Comparative Study},
author = {Chenfeng Guo and Dongrui Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.02956},
year = {2020}
}
备注
1st Asian Affective Computing and Intelligent Interaction Conference, Beijing, May 2018