Multimodale Fusion mit Merkmalen aus vortrainierten Modellen für die Analyse affektiven Verhaltens in freier Wildbahn

Unser Ansatz nutzt sowohl multimodale Fusionsmethoden als auch Merkmale aus vortrainierten Modellen, um komplexe zeitliche Dynamiken in der Merkmalssequenz zu erfassen und so die Genauigkeit bei der Ausdruck- und Valenz-Erregungs-Schätzung zu verbessern.