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رؤى - Affektive Verhaltensanalyse
Multimodale Methode zur präzisen Erkennung von Gesichtsaktionseinheiten in natürlichen Videoaufnahmen
Durch die Kombination von Temporal Convolutional Networks (TCN) zur Erfassung zeitlicher Dynamiken und dem Einsatz von vortrainierten Modellen wie iResNet und GPT-2 zur Extraktion komplexer visueller und kontextueller Merkmale, erreicht unser Ansatz eine deutliche Verbesserung der Genauigkeit bei der Erkennung von Gesichtsaktionseinheiten in natürlichen Videoaufnahmen.
Audiovisuelle Emotion-Erkennung und Ausdruck-Erkennung für den ABAW 2024 Wettbewerb
Untersuchung von audiovisuellen Deep-Learning-Ansätzen zur Emotion-Erkennung in freier Wildbahn, mit Fokus auf feinabgestimmten Convolutional Neural Networks (CNN) und dem Public Dimensional Emotion Model (PDEM) für Video- und Audiomodalität.
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