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基于情感关系模式和注意力检测的多媒体情感分析
【摘 要】
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科技的进步带动了多媒体技术的蓬勃发展,每时每刻都有海量的多媒体数据产生。这些承载着人类情感的多媒体数据是巨大的宝藏,值得我们去探索和挖掘。近年来,情感分析技术得到了越来越广泛的关注。高效的情感分析算法可以帮助人们理解和使用多媒体数据,降低生产和管理成本,提升人机交互的效率。本文重点研究了与情感分析任务相关的两个问题:多媒体情感标注和图像情感分布学习。情感标注任务的一大难点是如何建模情感关系模式,而
【机 构】
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中国科学技术大学
【出 处】
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中国科学技术大学
【发表日期】
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2021年08期
【基金项目】
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在深度卷积神经网络的推动下,目标检测算法取得了重大的进展,但在实际应用中仍然面临着挑战。现有表现良好的目标检测算法对训练数据都有着严格的要求,不仅需要良好的标注信息,还需要与实际应用中获取的数据保持独立同分布,否则就会产生严重的性能下降。并且目前对数据集进行标注的工作仍然依赖于人工,这也意味着一旦应用场景发生变化或更替,相应的训练数据集也需要重新获取并标注,这无疑是耗时耗力且低效的,也不利于算法的
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面部表情分析是情感计算和计算机视觉领域重要的研究课题之一。目前的面部表情分析方法专注于提取区分性更强的特征和训练鲁棒性更强的分类器,而忽略了外部特权信息对面部表情分析的辅助。特权信息作为一种额外信息,只用于模型的训练阶段,而在测试阶段不需要用到,合理地利用特权信息可以辅助构建更好的分类器。本文重点研究了面部表情分析中的两个问题:遮挡表情识别和微表情识别。本文使用了基于特权信息学习的框架,将非遮挡表
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