Multimodale Emotionserkennung mithilfe von Deep-Learning-Netzwerken

Das Buch "Multimodal Emotion Recognition Using Deep Learning Networks" befasst sich mit der Verbesserung der Emotionserkennung durch die Kombination mehrerer Datenquellen (Modalitäten) wie Gesichtsausdrücke, EEG und physiologische Signale. Deep-Learning-Modelle werden verwendet, um Merkmale aus jeder Modalität zu extrahieren, und Fusionstechniken (wie der Late-Fusion-Ansatz) integrieren diese Merkmale, um genauere Emotionsvorhersagen zu machen. Die Studie zeigt, dass die multimodale Fusion die Leistung im Vergleich zu Systemen mit nur einer Modalität erheblich steigert, was die Bedeutung der Kombination von komplementären emotionalen Hinweisen unter Verwendung fortschrittlicher neuronaler Netzwerkarchitekturen unterstreicht.

Autorentext

Dr. Jay Vala hat an der Gujarat Technological University promoviert und verfügt über mehr als zehn Jahre Lehrerfahrung. Seine akademischen Schwerpunkte liegen in den Bereichen Maschinelles Lernen, Deep Learning und Computer Vision.

Klappentext

Das Buch "Multimodal Emotion Recognition Using Deep Learning Networks" befasst sich mit der Verbesserung der Emotionserkennung durch die Kombination mehrerer Datenquellen (Modalitäten) wie Gesichtsausdrücke, EEG und physiologische Signale. Deep-Learning-Modelle werden verwendet, um Merkmale aus jeder Modalität zu extrahieren, und Fusionstechniken (wie der Late-Fusion-Ansatz) integrieren diese Merkmale, um genauere Emotionsvorhersagen zu machen. Die Studie zeigt, dass die multimodale Fusion die Leistung im Vergleich zu Systemen mit nur einer Modalität erheblich steigert, was die Bedeutung der Kombination von komplementären emotionalen Hinweisen unter Verwendung fortschrittlicher neuronaler Netzwerkarchitekturen unterstreicht.