Context-Aware Attention Network for Human Emotion Recognition in Video
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-11-12
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Recognition of human emotion from facial expression is affected by distortions of pictorial quality and facial pose, which is often ignored by traditional video emotion recognition methods.
On the other hand, context information can also provide different degrees of extra clues, which can further improve the recognition accuracy.
In this paper, we first build a video dataset with seven categories of human emotion, named human emotion in the video (HEIV).
With the HEIV dataset, we trained a context-aware attention network (CAAN) to recognize human emotion.
The network consists of two subnetworks to process both face and context information.
Features from facial expression and context clues are fused to represent the emotion of video frames, which will be then passed through an attention network and generate emotion scores.
Then, the emotion features of all frames will be aggregated according to their emotional score.
Experimental results show that our proposed method is effective on HEIV dataset.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Liu, Xiaodong& Wang, Miao. 2020. Context-Aware Attention Network for Human Emotion Recognition in Video. Advances in Multimedia،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1126718
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Liu, Xiaodong& Wang, Miao. Context-Aware Attention Network for Human Emotion Recognition in Video. Advances in Multimedia No. 2020 (2020), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1126718
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Liu, Xiaodong& Wang, Miao. Context-Aware Attention Network for Human Emotion Recognition in Video. Advances in Multimedia. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1126718
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1126718
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر