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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.10
- 수록면
- 838 - 841 (4page)
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Multimodal Emotion Recognition (MER) aims to identify human emotions by combining information from a variety types of modalities. Generally, fusing multiple modalities improves the performance by providing more information and complementing the deficiencies among modalities. However, there are inconsistency and sensor noise problems among different modalities in the real-world. In this paper, we present a method to identify inconsistent and noisy modality elements via Canonical Correlation Analysis for multimodal emotion recognition. Our method first computes correlation scores between different modalities at the level of elements of each modality features. We then refine the features by excluding elements with low correlation scores by considering them as ineffectual elements. We demonstrate the efficiency of our method on the benchmarks CMU-MOSEI and IEMOCAP datasets in multi-modal sequences for various fusion methods.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORK
3. METHODOLOGY
4. EXPERIMENT
5. CONCLUSION
REFERENCES
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