8、应用情感计算中的多模态数据融合与野外情绪识别

应用情感计算中的多模态数据融合与野外情绪识别

在应用情感计算领域，多模态数据的处理和融合以及野外环境下的情绪识别是两个重要的研究方向。下面将详细介绍多模态数据融合的方法以及野外情绪识别的相关内容。

多模态数据融合方法

多模态数据融合主要有模型无关和基于模型两种方法，以下是具体介绍：

模型无关方法

• 特征级融合（早期融合） ：在学习阶段之前将不同模态组合成单一表示，适合高度时间同步的输入模态，如视听整合。但它存在无法处理不完美数据和多模态数据异步的缺点。
  • 操作步骤 ：
    1. 从每个模态计算特征。
    2. 将不同模态的特征作为向量集成。
    3. 可使用线性判别分析或顺序特征选择等方法降低维度，或为每个模态选择特征并集成。
    4. 使用支持向量机（SVM）、隐马尔可夫模型（HMM）和贝叶斯推理方法等作为分类器。
• 中间融合 ：能够处理早期融合策略的问题，通过考虑不同时间实例的特征流，使用概率图形模型（如HMM、贝叶斯网络和动态贝叶斯网络）进行多源信息融合。
  • 操作步骤 ：
    1. 利用概率图形模型比较先前观察的数据和当前数据。
    2. 进行统计预测，处理噪声特征、时间信息和缺失特征值。