使用所提出的模型,在DEAP数据集上进行了二分类任务仿真,唤醒度和效价度的准确率分别达到92.52%和92.27%。另外,在SEED数据集上进行了三分类任务测试,包括中性、积极和消极三种情绪,获得的平均预测准确率为93.77%。所提出的方法显著提高...
作为情感计算的关键组成部分，维度情感模型聚焦于情绪的核心特征——情绪强度。该模型通过将主观情感进行量化表现，赋能个体与系统实现情感智能化认知。当前业界主流的情绪识别模型主要基于效价-唤醒度二维框架，但该模型在广泛应用中仍面临如情绪展现维度单一、缺乏大规模实证验证、难以捕捉复杂混合情绪等挑战。作为心理大数据...
新华社北京6月21日电 利用卷积神经网络技术和实际比赛视频,德国一个研究团队训练出能够识别运动员情绪的AI(人工智能)模型。它根据网球运动员在比赛中的肢体语言识别其情感状态,准确率可达到人类观察者水平。 德国卡尔斯鲁厄理工学院和杜伊斯堡-埃森大学研究人员在新一期人工智能领域学术期刊《知识系统》上发表论文说,他们...
在Zhu等人(2022)的研究中,首先讨论了面部情绪识别与心理特征之间的关系。在此基础上,通过增加卷积神经网络(CNN)层,并将CNN与其他神经网络(如VGGNet、AlexNet和LeNet-5等)集成来构建面部情绪识别模型。其次,基于特征融合,引入了一种针对CNN优化的中心局部二值(CLBP)算法,构建用于面部情绪识别的CNN-CLBP算法。最后,...
在这篇论文中,作者提出了一种基于步态的人类情感识别的新方法,构建了TNTC双流网络模型,使用了骨骼关节和情感特征作为双流模型的输入。结果表明,所提出的TNTC双流网络模型能可靠的从步态识别人类情绪,并在广泛使用的Emotion-Gait数据集上取得了最先进的结果。
2. 模型构建 2.1 CNN模型 def build_cnn_model(input_shape, num_classes): model = Sequential() model.add(Conv1D(64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=input_shape)) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Conv1D(128, kernel_size=3, activatio...
腾讯AI Lab的这个新型语音情感识别模型,通过更细粒度的情绪识别能力,让机器更接近理解人类复杂情感的目标。这项技术不仅在学术上很有意义,在实际应用中也有巨大潜力。相信在不久的将来,我们就能在日常生活中体验到更智能、更懂人心的AI系统了。 让我们一起期待AI技术的进一步发展,为我们的生活带来更多便利和惊喜!
基于多模态信息的情绪识别模型 多模态信息情绪识别模型整合多种信息源识别情绪。该模型借助多模态数据提升情绪识别精准度。模型融合的多模态信息含面部表情数据。语音语调特征也是模型利用的多模态信息之一。文本语义信息为情绪识别提供关键线索。多模态信息经预处理转化为模型可用格式。面部表情通过特征提取捕捉关键情绪信号。
研究旨在提高情绪脑电识别性能，提出了多层次情绪识别模型MESNP。情绪识别作为情感计算的重要分支，是赋予计算机感知和理解人类情感能力的基础。然而，情绪的加工涉及大脑多个区域的动态交互与协同处理，是一个复杂的认知过程。因此，如何有效表征个体情绪的脑电信号，成为情绪脑电识别研究的关键。► 研究的国际影响力及支...
近日,杭州电子大学的王兴毅研究团队利用自监督学习方法来提高资源利用效率,通过预训练和转换识别,使用深度多任务CNN对基于EEG的情绪分类进行训练。结果表明,自监督学习方法可以学习数据内部表示,节省计算时间,并提高情绪分类性能,相对于传统的完全监督模型在情绪分类方面具有优势。相关研究成果已发表在《IEEE TRANSACTIONS ON...