多模态维度情感预测综述

摘要：

维度情感模型通过几个取值连续的维度 (如唤醒维、效价维、支配维等) 将情感刻画为一个多维信号.与传统的离散情感模型相比, 具有表示情感的范围广、能描述情感的演变过程等优点, 近年来受到越来越多情感识别研究者的关注.多模态维度情感预测是一项复杂的工程, 预测性能受所使用的模态、每个模态的特征提取、信息融合技术、标注人员的标注误差等多方面影响.为了提高多模态维度情感预测的性能, 研究者在各个方面都做出了不懈努力.本文综述了维度情感的概念、标注, 维度情感预测的性能评价指标以及多模态维度情感预测的研究现状, 对比和分析了各种因素对多模态维度情感预测性能的影响, 并总结出多模态维度情感预测面临的挑战及发展趋势.

关键词：情感识别、情感预测、维度情感模型、离散情感模型、信息融合、特征提取

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资助基金：国家自然科学基金61501249,61071167;江苏省重点研发计划项目BE2016775;江苏省自然科学基金BK20150855;江苏省研究生创新项目KYLX15 0827,KYLX16 0660

在线出版日期：2019-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共18页

页码：2142-2159