复合情感识别的时序标签层次网络
计算机视觉与模式识别
2024-07-19 v1 人工智能
摘要
情感识别在最近几十年中受到广泛关注。尽管在七种基本情感识别技术上取得了显著进展,但现有方法仍难以处理实际应用中常见的复合情感识别。本文介绍了我们在第 7 届 Field 情感行为分析 (ABAW) competition 中取得的成果。我们选用了 pre trained ResNet18 和 Transformer 作为基础网络框架。考虑到情感随时间的连续性,我们提出了用于帧级情感预测的时金字塔结构网络。同时,为解决复合情感识别数据不足的问题,我们利用 DFEW 数据库中的细粒度标签构建了 competition 中情感类别的训练数据。充分考虑不同复杂情感的价值-唤醒特征,我们在标签空间中构建了从粗到细的分类框架。
关键词
引用
@article{arxiv.2407.12973,
title = {Temporal Label Hierachical Network for Compound Emotion Recognition},
author = {Sunan Li and Hailun Lian and Cheng Lu and Yan Zhao and Tianhua Qi and Hao Yang and Yuan Zong and Wenming Zheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.12973},
year = {2024}
}
备注
draft for abaw7