論文の概要: Online Behavioral Analysis with Application to Emotion State
Identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.00356v1
- Date: Sat, 27 Feb 2021 23:53:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-03 17:13:35.825374
- Title: Online Behavioral Analysis with Application to Emotion State
Identification
- Title(参考訳): オンライン行動分析と感情状態同定への応用
- Authors: Lei Gao, Lin Qi, Ling Guan
- Abstract要約: 提案モデルは,行動データからより識別的特徴を効果的に抽出することができる。
提案モデルは,オンラインデータ解析の要件を満たすために,最適投影の方向を効率的に求めることができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 23.025236176057188
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we propose a novel discriminative model for online behavioral
analysis with application to emotion state identification. The proposed model
is able to extract more discriminative characteristics from behavioral data
effectively and find the direction of optimal projection efficiently to satisfy
requirements of online data analysis, leading to better utilization of the
behavioral information to produce more accurate recognition results.
- Abstract(参考訳): 本稿では,感情状態同定に応用したオンライン行動分析のための新たな識別モデルを提案する。
提案モデルは、行動データからより識別的特徴を効果的に抽出し、オンラインデータ解析の要件を満たすために最適な投影の方向を効率的に見つけることができ、行動情報のより正確な認識結果を生成することができる。
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