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Eun-Chae Lim (Chonnam National University) Sudarshan Pant (Chonnam National University) Hyung-Jeong Yang (Chonnam National University) Guee-Sang Lee (Chonnam National University) Soo-Hyung Kim (Chonnam National University)
저널정보
한국컴퓨터교육학회 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 한국컴퓨터교육학회 2022년도 동계 학술발표논문집 제26권 제1호
발행연도
2022.1
수록면
159 - 162 (4page)

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The 3rd Korean Emotion Recognition Challenge (KERC2021) focuses on Korean emotion recognition using a human bio-signal dataset annotated with emotions from 30 Koreans using the pre-selected video of Korean movies. The KERC2021 aims to develop a multimodal emotion recognition model to classify four quadrants of arousal and valence. In the challenge, 86 teams participated, and 7 teams were awarded the prize based on the ranking of classification F1-score. The participating teams performed classification using various machine learning models and deep neural networks to outperform the provided baseline classification model. This paper summarizes the dataset, baseline model, results of the challenge.
#Korean emotion recognition #Multimodal #Affective computing #Bio-signal dataset

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related work
3. KERC2021 Dataset
4. Baseline Experiments
5. KERC2021 Challenge and Result Analysis
6. Conclusion and Future work
References

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