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Amigos
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新的CONFER框架通过协商冲突数据改进多模态情感识别
研究人员开发了CONFER，一个新颖的框架，旨在通过解决自我报告标签的不可靠性和不同数据模态之间的冲突来改进多模态情感识别。这种基于图的方法在模态专家之间协商证据，估计它们的预测信念、不确定性和运行时可靠性。CONFER将样本分为共识、异议和模糊政权，用于弱标签校准，在严格的留一法交叉验证协议下，在AMIGOS-V上的准确率为0.873，在MAHNOB-V上的准确率为0.854，表现具有竞争力。该框架有效地利用了跨模态冲突信息进行协调…
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BioKD框架使用生理信号增强基于视频的情感识别
研究人员开发了BioKD，一个新颖的情感识别框架，它使用生理信号来训练基于视频的模型。这种方法解决了仅视频情感识别的局限性以及使用生理数据的实际挑战。BioKD采用一种可靠性感知门控机制来管理嘈杂的生理监督，确保稳定的跨模态蒸馏并抑制负迁移。在DEAP和AMIGOS数据集上的实验表明，BioKD在效价和唤醒度识别方面表现优越，尤其是在受试者无关的设置下。