抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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マンダリン感情認識の精度と効率性が,信号モードに基づいて低いという問題を克服するために,音声,顔表情と身体ジェスチャの3つの重要なモードの特徴レベル融合に基づく三峰性マンダリン感情認識法を提案した。最初に,異なる感情特徴を,音声,顔表情および身体ジェスチャから抽出して,次に,3つのモーダル感情特徴を,IAGA方法によって融合した。最後に,SVM分類装置を用いて予測モデルを構築し,感情認識をそれに関して完成した。CHEVD Chineaseマルチモーダル感情データセットを用いて,提案した方法を評価した。従来のモノモードおよびデュアルモーダル感情認識と比較して,実験結果は,二重モード融合がモノモードより高い感情認識率を有して,三モード融合がデュアルモードより高い感情認識率を有して,それは三モードマンダリン感情認識の有効性を証明した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】