文献类型：期刊文章

作　　者：霍奕[1]

HUO Yi(Department of Educational Information Technology,Teachers′College of Beijing Union University,Beijing 100011,China)

机构地区：[1]北京联合大学师范学院教育信息技术系,北京100011

出　　处：《软件导刊》

基　　金：教育部人文社会科学研究项目(23YJE880001)。

年　　份：2024

卷　　号：23

期　　号：5

起止页码：17-23

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：研究设计一个多任务情感识别模型,通过结合Valence、Arousal、Dominance(VAD)三维连续情感分析与离散情感分类,为智能情感交互提供更全面、细致的情感测量工具。首先利用两个识别任务间的相关约束(类别标签为VAD三维情感空间中的点)提升模型的识别准确性;其次提供一种在VAD三维空间中识别多维连续情感的方法与数据集,利用他们之间的相关性进行多任务联合学习,并在情感类别和VAD多维情感空间之间建立约束,相较于传统固定情感类别标签能更全面、细致地描述情感状态,特别是在目前较少研究的维度D上;最后使用情感类别数据集FER2013中可用的情感标签与手动添加的VAD注释测量VAD情感。实验表明,V和类别、A和类别、D和类别的多任务学习能明显改善模型的识别性能。

关 键 词：多维情感识别  多任务学习 VAD面部表情识别数据集  离散情感类别  智能情感交互  

分 类 号：TP391]