- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏全栈程序员必看
多模态情感识别_多模态融合的情感识别研究「建议收藏」
情感识别是模式识别的重要研究领域,它将情感维度引入人机交互。情感表达的模态包括面部表情、语音、姿势、生理信号、文字等,情感识别本质上是一个多模态融合的问题。 提出一种多模态融合的情感识别算法,从面部图像序列和语音信号中提取表情和语音特征,基于隐马尔可夫模型和多层感知器设计融合表情和语音模态的情感分类器。 实验结果表明,融合表情和语音的情感识别算法在识别样本中的高兴、悲伤、愤怒、厌恶等情感状态时具有较高的准确率。 提出的多模态识别算法较好地利用了视频和音频中的情感信息,相比于仅利用语音模态的识别结果有较大的提升,相比于表情模态的识别结果也有一定改进,是一种可以采用的情感识别算法。
1.7K10编辑于 2022-06-24 - 来自专栏编程学习之路
ChatGPT多模态命名实体识别
多模态命名实体识别（MNER）最近引起了广泛关注。 用户在社交媒体上生成大量非结构化内容，主要由图像和文本组成。这些帖子具有与社交媒体相关的固有特征，包括简洁和非正式的写作风格。 一、研究背景 社交媒体上的多模态命名实体识别（MNER）旨在通过结合基于图像的线索来增强文本实体预测。 现有的研究主要集中在最大限度地利用相关图像信息或结合显式知识库中的外部知识。 第一部分是识别句子中的命名实体，第二部分是综合考虑图像和文本内容以及相关知识，提供全面的理由说明。在标注过程中遇到的多种情况中，标注者需要从人类的角度正确判断并解释样本。 而这种多模态融合特征可以从之前的多模态命名实体识别（MNER）模型中获得。将MNER数据集D和预定义的人工样本GG表示为： 其中，titi, pipi, yiyi分别指代文本、图像和真实标签。 这两个数据集都是从Twitter平台上收集的，包含了文本和图像的配对信息，主要用于研究在社交媒体短文本场景下的多模态命名实体识别和情感分析等任务。 1.
99410编辑于 2024-11-09 - 来自专栏一点人工一点智能
多模态数据的行为识别综述
本文从数据驱动的角度出发，全面介绍了行为识别技术的研究发展，对具有代表性的行为识别方法或模型进行了系统阐述。行为识别的数据分为RGB模态数据、深度模态数据、骨骼模态数据以及融合模态数据。 首先介绍了行为识别的主要过程和人类行为识别领域不同数据模态的公开数据集；然后根据数据模态分类，回顾了RGB模态、深度模态和骨骼模态下基于传统手工特征和深度学习的行为识别方法，以及多模态融合分类下RGB模态与深度模态融合的方法和其他模态融合的方法 RGB模态的骨骼和关节轨迹方法仍然存在背景和遮挡的干扰。但是识别动作的准确性提高，促使之后的科研人员依靠传感器采集骨骼模态形成数据集，从骨骼模态的角度研究行为识别。 对于Deep Bilinear模型，3个模态融合后的识别率高于两个模态融合的识别率。因此，融合多个模态的方法十分有利于行为识别的效果提升。 骨骼模态数据和RGB模态数据是人体行为识别中使用较多的模态。
3.6K22编辑于 2023-01-03 - 来自专栏CSDN社区搬运
ChatGPT多模态命名实体识别
多模态命名实体识别（MNER）最近引起了广泛关注。 用户在社交媒体上生成大量非结构化内容，主要由图像和文本组成。这些帖子具有与社交媒体相关的固有特征，包括简洁和非正式的写作风格。 一、研究背景 社交媒体上的多模态命名实体识别（MNER）旨在通过结合基于图像的线索来增强文本实体预测。 现有的研究主要集中在最大限度地利用相关图像信息或结合显式知识库中的外部知识。 为了使ChatGPT能够完成图文多模态任务，使用了先进的多模态预训练模型将图像转换为图像说明。 而这种多模态融合特征可以从之前的多模态命名实体识别（MNER）模型中获得。 这两个数据集都是从Twitter平台上收集的，包含了文本和图像的配对信息，主要用于研究在社交媒体短文本场景下的多模态命名实体识别和情感分析等任务。
48210编辑于 2024-11-15 - 来自专栏点云PCL
双雷达数据集：用于自动驾驶的双雷达多模态数据集
因此，本文首次引入一个新颖的大规模多模态数据集，其中同时捕获了两种类型的4D雷达。该数据集可进一步研究有效的4D雷达感知算法。 我们的主要贡献如下： 提供了一个包含多模态数据的数据集，包括相机数据、LiDAR点云和两种类型的4D雷达点云。 我们的数据集可以研究不同类型的4D雷达数据的性能，有助于研究能够处理不同类型4D雷达数据的感知算法，并可用于研究单模态和多模态融合任务。 对于多模态传感器的校准，有许多现有的相机和激光雷达校准方法。现有的3D雷达校准方法参考了激光雷达的校准并基于3D雷达特性取得了良好的结果。 (g) 市区雨天；(h) 市区多云黄昏；(i) 市区多云夜晚；(j) 市区雨夜；(k) 白天隧道；(l) 夜晚隧道 实验 为了评估我们的数据集，我们进行了单模态实验和多模态实验，使用了几种最先进的基线模型
1.4K30编辑于 2023-10-30 - 来自专栏登神长阶
【论文复现】ChatGPT多模态命名实体识别
多模态命名实体识别（MNER）技术近期备受瞩目。随着社交媒体上涌现出海量由图像与文本交织而成的非结构化内容，这些帖子展现出了社交媒体特有的属性，诸如言简意赅及不拘一格的表达方式。 在本文的探讨中，我构思了一个双阶段架构，其核心在于将ChatGPT作为隐性的知识宝库，并激发其潜力，以启发式的方式产生辅助性的知识，从而助力实体预测的精准度更上一层楼。 研究背景 社交媒体平台上的多模态命名实体识别（MNER）任务，其核心在于借助图像信息来强化文本实体的预测能力。 而这种多模态融合特征可源自前期的多模态命名实体识别（MNER）模型。 这两个数据集都是从Twitter平台上收集的，包含了文本和图像的配对信息，主要用于研究在社交媒体短文本场景下的多模态命名实体识别和情感分析等任务。 1.
50711编辑于 2025-05-22 - 来自专栏AI科技评论
Interspeech 2019 | 基于多模态对齐的语音情感识别
对于语音情感识别，当前的方法主要包括：1）直接通过语音信号特征；2）通过语音识别的文本特征；3）融合音频-文本的多模态特征。当前的方法忽视了音频和识别文本在时序空间的交互。 在本篇论文中，滴滴提出基于多模态对齐的语音情感识别的模型。在语音情感识别的公开数据集IEMOCAP取得了当前最好的性能。 基于多模态的语音情感识别的方法可以用于智能客服（如客服质检，机器人客服互动式语音应答），其中机器人客服质检主要是根据语音和识别文本对客服和用户的情绪进行分析，辅助质检，机器人客服互动式语音应答主要是根据语音和识别文本对进线用户的情绪进行分析 本文提出的多模态对齐的语音情感识别的模型，主要包括语音的编码器模块，语音识别文本的编码器模块，以及基于注意力机制的多模态融合网络模块，具体的模型结构图如上图。 在实验中，论文选择 1）直接通过语音信号特征 2）通过语音识别的文本特征 3）融合音频-文本的多模态特征这三类方法的对比，通过上图（Table 1），可以看出本论文的模型在加权精确度（WA）和非加权精确度
3.5K20发布于 2019-09-25 论文解读-对话中的多模态情感识别综述
一、简要介绍尽管基于文本的情感识别方法已经取得了显著的成就，但现实世界中的对话系统往往需要比单一模态所能提供的更加细腻的情感理解。 因此，多模态情感识别（MERC）成为了提升人机交互自然性和情感理解的关键方向。其目标是通过整合文本、语音和视觉信号等不同模态的信息，准确地识别情感。 因此，近期的研究越来越多地关注对话中的多模态设置，这一领域被称为对话中的多模态情感识别（MERC）。 研究者们通过整合不同模态的上下文信息，旨在识别特定话语背后的情感状态，这些信息通常包括微妙的个人情感，如快乐、愤怒和仇恨，从而提高对话中情感识别的准确性。 Li等人（2022）提出通过整合不同模态的情感向量和句子向量，形成情感胶囊，实现情感识别。
45210编辑于 2025-11-19- 来自专栏网络安全技术点滴分享
Ovi：双骨干跨模态融合的音频-视频生成技术详解
Ovi：双骨干跨模态融合用于音频-视频生成Chetwin Low 1 , Weimin Wang * † 1 , Calder Katyal 2 同等贡献，† 项目负责人undefined1 Character
42110编辑于 2025-11-06 - 来自专栏PaddlePaddle
健康码行程码智能识别方案解析，双码识别一步到位
任务重：不仅需确认学生健康码，对同住人如父母、兄弟姐妹等人双码信息也需审核确认。 基于EasyDL的 健康码行程码智能识别 让我们来拆解一下究竟需要审查健康码/行程码哪些信息？ 针对双码的混合图像需要使用飞桨EasyDL图像分类进行区分。 综上所述，整体解决方案需要三个环节，如下图所示： 基于EasyDL的整体解决方案 对于支持整个项目而言，需要很长时间的上下游处理。 标注格式需要注意 值得提及的是，双码智能识别依赖于EasyDL多样化的功能 图像分类：可以将双码分类与颜色检测结合 物体检测：可以增加类别、以检测代替分类 文字识别：识别多种字体的文字和数字 在这一过程中可以发现飞桨 即使换成其他地区、结构不一样的扫码识别都可以很好地处理，只要标注出关键检测点即可。
5.4K30编辑于 2022-08-31 - 来自专栏拥抱鸿蒙
【拥抱鸿蒙】HarmonyOS NEXT实现双路预览并识别文字
在`ImageOCRUtil`中实现图片中文字识别功能。 ，我们可以搭建简单的UI，提供从相册获取图片 -> 文字识别 -> 显示识别结果这一流程的UI与交互。 release();});```其实现效果如下所示：## 双路预览为了对文字识别这一功能进行扩展，我们可以结合相机的双路预览功能实时获取图片帧，并对图片帧进行文字识别。 实现双路预览。 developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-guides/text-recognition-guidelines-0000001796771961)* [双路预览
1.2K10编辑于 2025-06-03 - 来自专栏前端专精
对双栏 | 单双栏混合 | 图表文字混合的复杂布局的图片OCR识别（对布局复杂的整个pdf进行OCR识别）
识别引擎 python库 识别准确度 识别速度 特点 tesseract pytesseract 较差 最慢 可二次训练，可调整识别速度，可识别复杂布局 paddleOCR ppstructure 较好 最快 表格识别准确 CnOCR Pix2Text 一般 一般 中文识别率不错，能识别公式转化为Latex 这里需要强调一个问题，识别准确度是针对手写体、内容残缺或者噪声较多的图片，如果是清晰度高的纯文本图片 免费的图片分割网站：Split PDF pages in the middle using DeftPDF online for free 2.2、代码分割 如果能够确定批量图片的布局情况，比如确定图片都是双栏的布局 ②解决 后来寻思让用户指出哪几页是双栏，哪几页是单栏，这样不但麻烦，而且有的页面同时有单栏和双栏（图片表格单栏，正文双栏），用户体验肯定不好，最后发现pytesseract是可以处理内容的位置信息， /output' recognize_text_from_pdf(pdf_path, output_folder) 3.3、测试效果 测试下方这张从论文中拆分出来的图片，其中图表都是单栏，正文是双栏
2.9K10编辑于 2025-01-22 - 来自专栏VoiceVista语音智能
Sensory TrulySecure - 多模态语音和视觉生物识别身份认证技术
在面部被具备遮挡的情况下(partially obstructed)，语音声纹识别可以提供额外的安全身份验证。 同样，在非常嘈杂的情况下，如餐厅或体育场馆现场，面部识别(facial recognition)可以提供灵活的替代方案。 开发者可以应用TrulySecure所提供的声纹和面部融合识别技术，为用户提供无缝的和无需接触的（seemless and contact free）安全认证体验。 Sensory声纹识别，面部识别，和生物识别融合算法，利用Sensory在语音处理，计算视觉和机器学习强大技术能力，为客户提供简单易用而安全性极高的身份识别服务，且无需任何特殊的硬件，仅使用设备的标准MIC 其中Convenience为声纹和面部识别融合技术方案。 以下为TrulySecure SDK规格 - ?
87510发布于 2020-07-02 - 来自专栏腾讯技术工程官方号的专栏
ICPR2022多模态字幕识别比赛技术成果开放
视频字幕和语音识别相关的问题研究，一直广受关注。本竞赛旨在推进多模态字幕识别模型研究，这类模型能够很好地辅助视频创作、视频内容推荐等应用。 赛道一旨在使用含有音频字幕标注的数据，来训练视觉模态的字幕识别系统，赛道二旨在使用含有视觉模态字幕标注的数据，来训练音频字幕识别系统，赛道三旨在融合视觉和音频两个模态的信息来设计字幕识别系统。 参赛者们可以使用自知业界开源开放数据集对OCR模型进行预训练，然后通过音频模态提供的跨模态字幕信息训练模型。 赛道二：只包含有视觉模态提供的字幕信息。参赛者需设计一个字幕识别的ASR模型。 赛道二：参赛者需利用视觉模态提供的字幕标注和给定的音频数据，训练一个跨模态训练的字幕识别的ASR模型。参赛者应预测出包含在音频模态的字幕信息。 赛道三：参赛者需要设计多模态字幕识别系统，预测给定视频中来自视觉或音频模态的字幕信息。通过计算预测字幕与真实标注字幕之间的cer来评测模型。
1.6K20编辑于 2022-06-08 基于多模态感知的工业安全行为识别技术突破
微小目标漏检：香烟、工具等<5px物体识别率≤60%（IEEE ICIP 2023基准测试） 2. 行为理解缺失：传统CV算法无法解析“点燃香烟”到“吸烟动作”的时空连续性 3. 联邦学习进化框架 三、工程落地效能 某危化基地部署验证（2024.Q1）： 系统级价值创造： - 隐患识别时效提升112倍（15分钟→8秒） - 通过ISO 45001:2018条款7.1.4技术合规验证 电力行业 - 识别安全距离入侵（<0.7m） - 绝缘手套破损检测（精度99.1%） 2. 医疗无菌环境 - 手术室手部消毒动作合规性分析 - 防护服穿着规范校验 3.
31310编辑于 2025-07-15边缘计算、多模态融合与医疗图像识别的融合应用
边缘计算、多模态融合和医疗图像识别等先进技术的结合，正在重塑医疗服务的提供方式和质量。本文将深入探讨这些技术如何协同工作，为远程医疗带来革命性的进步。 应用示例： 在远程诊断肺部疾病时，可以融合以下多模态数据：数据类型获取方式提供信息CT影像CT扫描肺部结构异常呼吸音电子听诊器呼吸道状况血氧饱和度脉搏血氧仪肺功能指标患者症状描述问卷或语音识别主观感受通过综合分析这些数据 医疗图像识别的进展医疗图像识别是人工智能在医疗领域的重要应用之一。借助深度学习技术，计算机可以快速、准确地分析各种医学影像，如X光片、CT、MRI等。 技术融合带来的协同效应将边缘计算、多模态融合和医疗图像识别技术结合应用于远程医疗，可以产生显著的协同效应：实时分析：边缘计算设备可以在本地快速处理多模态数据和医疗图像，实现近实时的诊断支持。 结论：远程医疗正在经历一场由边缘计算、多模态融合和医疗图像识别等技术驱动的革命。这些技术的融合不仅提高了远程医疗的效率和准确性，还为患者提供了更便捷、个性化的医疗服务。
73110编辑于 2025-04-29- 来自专栏人工智能快报
研究报告称移动支付需采用多模态生物识别技术
）》的研究报告，移动支付需采用生物识别技术才能真正维护大众市场的安全。 该报告认为，生物识别技术可在诸多重要方面提高移动支付平台的安全性并改善用户体验。 虽然目前领先的移动支付平台Apple Pay与Samsung Pay采用的是指纹扫描生物识别技术，勒克斯研究公司认为，手掌静脉传感器在移动支付中可能是最优方式，但费用非常昂贵。 勒克斯研究公司管理人员称，虽然很难预测哪一项生物识别技术会在中长期取得胜利，但企业应当考虑多模态的生物验证平台，从而守住自己的竞争地位。 虽然目前各大平台采用的是单模态框架，这一现状也会朝着积极方向改变。
89270发布于 2018-03-13 - 来自专栏思影科技
Nature子刊：基于多模态研究的面孔识别网络的构建
功能磁共振成像数据经空间校正、跨模态配准和空间归一化处理后配入到MNI标准空间。 在大脑一侧，有四组独立的指标:(1)18个双侧roi的神经活动概况(对面部刺激的大胆反应的幅度);(2) 72个双侧ROI ROI连接及20个大束的脑白质特征;(3) 72个双边rsFC;(4)人脸定位任务中双边定向 为每一对双侧ROI重建的大脑半球间的连接(例如，左侧的FFA和右侧的FFA)表明，双侧面部ROI主要通过四个不同的中线结构连接:胼胝体的顶(OFA)、膝(IFG)和脾(OFA、FFA、STS、PCC和ATL 总结： 在本次研究中，作者使用大规模的多模态神经成像数据来研究面孔识别网络的解剖学和功能连接体。 本文是一篇质量非常高的多模态研究，作者使用了大样本量数据来提供强有力的数据基础，同时在对rsFC、task-FC和SC(结构连接）的分析中既有基于自身模态的网络分析又进行了强力的联合分析，表现出了功能网络和结构网络之间在一定程度上的统一性
2K20发布于 2020-02-27 亚马逊机器人如何用多模态识别技术取代条形码
亚马逊的解决方案是：用多模态识别技术(MMID)增强或取代条形码，彻底摆脱低效的人工识别。多模态识别技术原理MMID通过多种信息模态实现自动识别，例如从商品图像中提取外观和尺寸特征。 这种设计简化了识别难度，并能在流程早期发现错误。"我们可以直接将错误商品回收至正确位置，"参与该项目的机器人AI应用科学家Doug Morrison解释。 高分表示潜在不匹配（阻止托盘通过）低分表示不确定（不采取行动）未来发展方向虽然传送带环境的光照和物品速度相对可控，但将MMID整合到人工拣货环节仍面临挑战：员工手持方式会影响检测，物品在双手间传递时需要更快识别速度
24200编辑于 2025-07-29- 来自专栏AI研习社
Facebook 开源 SlowFast：基于双帧速率分治轻量视频识别模型
这一开源旨在进一步提高系统识别与分类视频内容的能力，并改善视频个性化推荐应用。 SlowFast 是一个新型视频识别方法，它可以模仿灵长类视觉中的视网膜神经运作原理，同时以慢速帧频和快速帧频提取视频中的有效信息，从而提高动作分类及动作识别效果。 一条专注于处理可以在低帧速率下观看的类别语义（如：颜色、纹理和目标），它以低帧率运行，刷新速度缓慢，旨在捕获图像或几个稀疏帧提供的语义信息；而另一条路径则寻找在以较高帧速率显示的视频中更容易识别的快速变化的运动 Facebook AI 也希望通过对这些关系的介绍，能够启发更多用于视频识别的计算机视觉模型。 SlowFast 进展 通过合理的快慢分工，SlowFast 比之前的视频识别系统都更加轻量级。 SlowFast 应用前景 从已有的信息来看，Facebook AI 并没有使用 SlowFast 或文中提到的公共数据集来训练生产模型，但是这一研究可以在视频分析方面有广泛的应用，包括：改进系统如何自动识别
3.4K10发布于 2019-11-11
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号