WEKO3
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Multimodal Emotion Recognition Using Non-Inertial Loss Function
https://tokushima-u.repo.nii.ac.jp/records/2009349
https://tokushima-u.repo.nii.ac.jp/records/2009349aeacaf94-5009-47a2-9674-8e2752e6f9f2
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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jsp_25_2_73.pdf (624 KB)
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| Item type | 文献 / Documents(1) | |||||||||||||||||||||
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| 公開日 | 2021-11-09 | |||||||||||||||||||||
| アクセス権 | ||||||||||||||||||||||
| アクセス権 | open access | |||||||||||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||||||||||||||||
| 資源タイプ | journal article | |||||||||||||||||||||
| 出版社版DOI | ||||||||||||||||||||||
| 関連識別子 | https://doi.org/10.2299/jsp.25.73 | |||||||||||||||||||||
| 関連名称 | 10.2299/jsp.25.73 | |||||||||||||||||||||
| 出版タイプ | ||||||||||||||||||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||||||||||||||||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||||||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||||||||
| タイトル | Multimodal Emotion Recognition Using Non-Inertial Loss Function | |||||||||||||||||||||
| 著者 |
Orgil, Jargalsaikhan
× Orgil, Jargalsaikhan
× カルンガル, スティフィン ギディンシ
WEKO
1240
× 寺田, 賢治
WEKO
106
× Shagdar, Ganbold
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| 抄録 | ||||||||||||||||||||||
| 内容記述 | Automatic understanding of human emotion in a wild setting using audiovisual signals is extremely challenging. Latent continuous dimensions can be used to accomplish the analysis of human emotional states, behaviors, and reactions displayed in real-world settings. Moreover, Valence and Arousal combinations constitute well-known and effective representations of emotions. In this paper, a new Non-inertial loss function is proposed to train emotion recognition deep learning models. It is evaluated in wild settings using four types of candidate networks with different pipelines and sequence lengths. It is then compared to the Concordance Correlation Coefficient (CCC) and Mean Squared Error (MSE) losses commonly used for training. To prove its effectiveness on efficiency and stability in continuous or non-continuous input data, experiments were performed using the Aff-Wild dataset. Encouraging results were obtained. | |||||||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||||||
| 主題 | deep emotion recognition | |||||||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||||||
| 主題 | emotion recognition | |||||||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||||||
| 主題 | emotion | |||||||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||||||
| 主題 | body language | |||||||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||||||
| 主題 | intonation | |||||||||||||||||||||
| 書誌情報 |
en : Journal of Signal Processing 巻 25, 号 2, p. 73-85, 発行日 2021-03-01 |
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| 収録物ID | ||||||||||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||||||||||||
| 収録物識別子 | 18801013 | |||||||||||||||||||||
| 出版者 | ||||||||||||||||||||||
| 出版者 | Research Institute of Signal Processing | |||||||||||||||||||||
| 備考 | ||||||||||||||||||||||
| 値 | 利用は著作権の範囲内に限られる。 | |||||||||||||||||||||
| EID | ||||||||||||||||||||||
| 識別子 | 372832 | |||||||||||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||||||||||
| 言語 | eng | |||||||||||||||||||||
