視聽結合進行持續的情感預測
阿斯隆理工學院計算機與軟件工程系的研究人員致力于尋找合適的特征，并展示基于頭部和眼睛的線索在情緒預測上的有效性。
這個項目研究了基于頭部和眼睛的特征與語音的結合，用來進行持續的情感預測。從這些模式中手工自動產生和卷積神經網絡學習的特征將用于持續的情感預測。該工作采用的方法包括從視頻中收集LLDs（low level descriptors），然后根據提出的特征和特征組合輸入創建和評估BLSTM-RNN模型。作為特征工程過程的一部分，一些LLDs可以從基于頭部姿態、眼睛或視覺特征中獲取，而另一些LLD則根據原始數據測量的差異計算。
最近人們對人類情感的機器識別產生了濃厚的興趣。該方法采用開源軟件對通信環境的視聽效果進行實時預測。結果表明，與單獨使用語音相比，語音和眼神的結合提高了3.5%的喚醒預測和19.5%的效價預測準確率。
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