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基于改进ConvMixer和动态焦点损失的视听情感识别
1
作者
师硕
覃嘉俊
+1 位作者
于洋
郝小可
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期2824-2835,共12页
视听双模态情感识别是情感计算领域的研究热点.目前情感识别方法存在无法同时提取视频局部和全局特征,多模态数据融合简单,损失函数在模型优化中无法关注错分样本等问题,导致情感识别结果精确度不高.本文提出一种基于改进的ConvMixer和...
视听双模态情感识别是情感计算领域的研究热点.目前情感识别方法存在无法同时提取视频局部和全局特征,多模态数据融合简单,损失函数在模型优化中无法关注错分样本等问题,导致情感识别结果精确度不高.本文提出一种基于改进的ConvMixer和动态权重焦点损失函数的视听情感识别方法.采用空间和时间邻接矩阵代替ConvMixer中的深度分离卷积,提取视频时域空域上的全局和局部特征.提出跨模态时间注意力模块,以对称结构捕捉模态间的时间相关性,提高特征融合效果.结合混淆矩阵计算具有动态权重的焦点损失函数,差异化地加大错分样本在损失中的占比,优化模型参数.在公开数据集上的实验结果表明,本文方法能提取到代表性特征,可有效优化网络结构,提高了情感识别的准确率.
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关键词
情感识别
ConvMixer
注意力机制
多模态特征融合
焦点损失函数
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职称材料
题名
基于改进ConvMixer和动态焦点损失的视听情感识别
1
作者
师硕
覃嘉俊
于洋
郝小可
机构
河北工业大学人工智能与数据科学学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期2824-2835,共12页
基金
国家自然科学基金(No.61806071,No.62102129)
河北省自然科学基金(No.F2020202025,No.F2021202030)。
文摘
视听双模态情感识别是情感计算领域的研究热点.目前情感识别方法存在无法同时提取视频局部和全局特征,多模态数据融合简单,损失函数在模型优化中无法关注错分样本等问题,导致情感识别结果精确度不高.本文提出一种基于改进的ConvMixer和动态权重焦点损失函数的视听情感识别方法.采用空间和时间邻接矩阵代替ConvMixer中的深度分离卷积,提取视频时域空域上的全局和局部特征.提出跨模态时间注意力模块,以对称结构捕捉模态间的时间相关性,提高特征融合效果.结合混淆矩阵计算具有动态权重的焦点损失函数,差异化地加大错分样本在损失中的占比,优化模型参数.在公开数据集上的实验结果表明,本文方法能提取到代表性特征,可有效优化网络结构,提高了情感识别的准确率.
关键词
情感识别
ConvMixer
注意力机制
多模态特征融合
焦点损失函数
Keywords
emotion recognition
ConvMixer
attention mechanism
multi-modal feature fusion
focal loss function
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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1
基于改进ConvMixer和动态焦点损失的视听情感识别
师硕
覃嘉俊
于洋
郝小可
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
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