Verlag Unser Wissen

multimodale Emotionserkennung mithilfe von Deep Learning Netzwerken: Fortgeschrittenes und Fusionstechniken für die Erkennung Emotionen

Name: multimodale Emotionserkennung mithilfe von Deep Learning Netzwerken: Fortgeschrittenes und Fusionstechniken für die Erkennung Emotionen
Brand: Verlag Unser Wissen
SKU: adb715789620597f37e58895d3b62d7f

1/1

Afbeelding van multimodale Emotionserkennung mithilfe von Deep Learning Netzwerken: Fortgeschrittenes und Fusionstechniken für die Erkennung Emotionen

Bol

Prijzen vanaf

68,90

Uitgelicht

	68,90	Naar shop
	68,90	Naar shop
VERGELIJK ALLE AANBIEDERS (2)

Beschrijving

Bol Das Buch "Multimodal Emotion Recognition Using Deep Learning Networks" befasst sich mit der Verbesserung der Emotionserkennung durch die Kombination mehrerer Datenquellen (Modalitäten) wie Gesichtsausdrücke, EEG und physiologische Signale. Deep-Learning-Modelle werden verwendet, um Merkmale aus jeder Modalität zu extrahieren, und Fusionstechniken (wie der Late-Fusion-Ansatz) integrieren diese Merkmale, um genauere Emotionsvorhersagen zu machen. Die Studie zeigt, dass die multimodale Fusion die Leistung im Vergleich zu Systemen mit nur einer Modalität erheblich steigert, was die Bedeutung der Kombination von komplementären emotionalen Hinweisen unter Verwendung fortschrittlicher neuronaler Netzwerkarchitekturen unterstreicht.

Lees meer

Vergelijk aanbieders (2)

Sorteren op:

€ 68,90 Gratis verzending

Beschrijving (1)

Das Buch "Multimodal Emotion Recognition Using Deep Learning Networks" befasst sich mit der Verbesserung der Emotionserkennung durch die Kombination mehrerer Datenquellen (Modalitäten) wie Gesichtsausdrücke, EEG und physiologische Signale. Deep-Learning-Modelle werden verwendet, um Merkmale aus jeder Modalität zu extrahieren, und Fusionstechniken (wie der Late-Fusion-Ansatz) integrieren diese Merkmale, um genauere Emotionsvorhersagen zu machen. Die Studie zeigt, dass die multimodale Fusion die Leistung im Vergleich zu Systemen mit nur einer Modalität erheblich steigert, was die Bedeutung der Kombination von komplementären emotionalen Hinweisen unter Verwendung fortschrittlicher neuronaler Netzwerkarchitekturen unterstreicht.

Lees meer