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面向多模数据的引导-对齐情绪推理方法
1
作者
张艳
夏雨琪
+2 位作者
丁凯
刘阳炀
王年
《东南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第2期585-592,共8页
表情和声音等微观情绪需近距离交互采集。为了将空间尺度大、数据容易获取的姿态信息作为情绪表达的载体,提出一种基于引导-对齐模块的情绪推理方法。其中引导模块借助面部关键点指导姿态特征的提取,进行帧图像二级筛选;首先提取出同时...
表情和声音等微观情绪需近距离交互采集。为了将空间尺度大、数据容易获取的姿态信息作为情绪表达的载体,提出一种基于引导-对齐模块的情绪推理方法。其中引导模块借助面部关键点指导姿态特征的提取,进行帧图像二级筛选;首先提取出同时包含面部关键点和人体姿态的帧图像,通过对每帧图像的欧氏度量筛选保留符合要求的人体姿态帧图像,实现面部特征引导姿态特征的提取;通过特征对数归一化实现姿态对齐模块,姿态特征与面部特征、环境特征共同构成视觉特征,将视觉特征、文本特征和语音特征进行多模态特征融合。实验结果表明,该方法在MEmoR数据集上的Micro⁃F_(1)达到48.86%,一定程度上提升了多模态情绪推理能力。
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关键词
情绪推理
多模态
特征对数对齐
引导
特征
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职称材料
题名
面向多模数据的引导-对齐情绪推理方法
1
作者
张艳
夏雨琪
丁凯
刘阳炀
王年
机构
安徽大学电子信息工程学院
出处
《东南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第2期585-592,共8页
基金
国家重点研发计划资助项目(2022YFF0604801)
安徽省高校协同创新资助项目(GXXT⁃2022⁃038)
+1 种基金
合肥市自然科学基金资助项目(202303)
皖江中心产业化资助项目(2024340104001649).
文摘
表情和声音等微观情绪需近距离交互采集。为了将空间尺度大、数据容易获取的姿态信息作为情绪表达的载体,提出一种基于引导-对齐模块的情绪推理方法。其中引导模块借助面部关键点指导姿态特征的提取,进行帧图像二级筛选;首先提取出同时包含面部关键点和人体姿态的帧图像,通过对每帧图像的欧氏度量筛选保留符合要求的人体姿态帧图像,实现面部特征引导姿态特征的提取;通过特征对数归一化实现姿态对齐模块,姿态特征与面部特征、环境特征共同构成视觉特征,将视觉特征、文本特征和语音特征进行多模态特征融合。实验结果表明,该方法在MEmoR数据集上的Micro⁃F_(1)达到48.86%,一定程度上提升了多模态情绪推理能力。
关键词
情绪推理
多模态
特征对数对齐
引导
特征
Keywords
emotion inference
multi⁃modal
features logarithmic alignment
guidance feature
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向多模数据的引导-对齐情绪推理方法
张艳
夏雨琪
丁凯
刘阳炀
王年
《东南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
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