Dieser Artikel bietet einen umfassenden Überblick über computergestützte Ansätze zur Analyse von nicht-typischen Emotionen wie Stress, Depressionen und Engagement. Diese Emotionen stehen in engem Zusammenhang miteinander und spielen eine wichtige Rolle bei der Überwachung der psychischen Gesundheit.
Der Artikel beginnt mit einer Einführung in die Unterscheidung zwischen typischen und nicht-typischen Emotionen und erläutert die Bedeutung der Analyse von Stress, Depressionen und Engagement. Anschließend wird eine Taxonomie für die computergestützte Analyse dieser nicht-typischen Emotionen präsentiert, die verschiedene Emotionskategorien, Eingabemodule, Berechnungsansätze und Anwendungen umfasst.
Im Anschluss werden die am häufigsten verwendeten Datensätze für die Analyse von Stress, Depressionen und Engagement detailliert beschrieben. Danach werden die verschiedenen Eingabemodule, wie visuelle, physiologische, auditive und textuelle Daten, sowie multimodale Ansätze erläutert.
Der Hauptteil des Artikels widmet sich den computergestützten Ansätzen zur Analyse nicht-typischer Emotionen. Hier werden die Kategorien der Berechnungsansätze, wie Maschinelles Lernen, Tiefes Lernen und multimodale Ansätze, sowie deren generischer Rahmen und der Stand der Technik vorgestellt. Darüber hinaus werden die Anwendungen dieser Ansätze in verschiedenen Bereichen wie psychische Gesundheit, Arbeit, Bildung und Unterhaltung diskutiert.
Abschließend werden die Herausforderungen, Einschränkungen und zukünftigen Forschungsrichtungen im Bereich der computergestützten Analyse nicht-typischer Emotionen erörtert.
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Wichtige Erkenntnisse aus
by Puneet Kumar... um arxiv.org 03-15-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.08824.pdfTiefere Fragen