Reconocimiento multimodal de emociones mediante redes de aprendizaje profundo
Técnicas avanzadas de aprendizaje profundo y fusión para el reconocimiento multimodal de emociones
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Este libro, "Multimodal Emotion Recognition Using Deep Learning Networks", se centra en la mejora del reconocimiento de emociones mediante la combinación de múltiples fuentes de datos (modalidades) como expresiones faciales, EEG y señales fisiológicas. Se utilizan modelos de aprendizaje profundo para extraer características de cada modalidad, y técnicas de fusión (como el enfoque de fusión tardía) integran estas características para hacer predicciones de emoción más precisas. El estudio muestra que la fusión multimodal aumenta significativamente el rendimiento en comparación con ...
Este libro, "Multimodal Emotion Recognition Using Deep Learning Networks", se centra en la mejora del reconocimiento de emociones mediante la combinación de múltiples fuentes de datos (modalidades) como expresiones faciales, EEG y señales fisiológicas. Se utilizan modelos de aprendizaje profundo para extraer características de cada modalidad, y técnicas de fusión (como el enfoque de fusión tardía) integran estas características para hacer predicciones de emoción más precisas. El estudio muestra que la fusión multimodal aumenta significativamente el rendimiento en comparación con los sistemas monomodales, lo que pone de relieve la importancia de combinar señales emocionales complementarias mediante arquitecturas de redes neuronales avanzadas.
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