多任务情感识别模型

验证集性能第一

通过无监督视觉表示与多种时序编码器结合，建模效价、唤醒度、表情和动作单元间的相关性，实现野外情感分析。

Zhang, Tenggan · Chuanhe, Liu · Xiaolong, Liu · Liu, Yuchen · Meng, Liyu · 孙雷 · Wenqiang, Jiang · Fengyuan, Zhang · Zhao, Jinming · 金琴

Lecture Notes in Computer Science 2023

参数信息

验证集性能

1.7607

测试集性能

1.4361

挑战赛排名

1

技术优势

建模任务相关性

通过分析任务间依赖性，提出三种多任务学习框架来有效建模不同任务间的相关性，从而提升整体性能。

应用场景

• 情感计算：提供多任务联合识别模型，直接用于野外情感状态分析。
• 人机交互：实时识别用户表情与情绪，使人机系统能感知并适应情感变化。
• 情感脑机接口：为情感脑机接口提供视觉情感识别模块，辅助基于生理信号的判别。