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De la construction du corpus émotionnel au système de détection: Le point de vue applicatif de la surveillance dans les lieux publics

机译:从情感语料库的构建到检测系统:公共场所监控的应用视角

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摘要

L''étude présentée ici porte sur la modélisation des émotions extrêmes manifestées dans des situations anormales. L''application visée est la sécurité civile et plus précisément la surveillance dans les lieux publics. Un corpus fiction (le corpus SAFE) montrant des contextes riches et variés avec la présence d''émotions extrêmes, principalement de peur, a été sélectionné. Une stratégie d''annotation adaptée à l''application est ensuite développée : elle incorpore à la fois des descripteurs génériques et spécifiques. Enfin, un système de détection des émotions de type peur basé sur des indices acoustiques est mis en place à titre d''évaluation. D''une part, le système s''avère robuste aux changements de source contextuelle. D''autre part, l''évaluation de l''influence du cho ix d''un support multimodal à l''annotation sur les performances du système est mineure. Les performances issues des différents protocoles d''évaluation mis en œuvre restent inchang╚s : la classe peur est reconnue à 67%.%The study presented in this paper deals with the modelling of extreme emotions occurring in abnormal situations. The aimed application is civil safety and surveillance in the public places in particular. A corpus of fiction (SAFE Corpus) is selected illustrating rich and varied contexts with the presence of extreme emotions, mainly fear. An annotation strategy adapted to the application is then developed, with both generic and specific descriptors. Finally, a detection system of fear emotions based on acoustic cues is implemented to carry out an evaluation. On the one hand the system is robust to context changes. On the other hand, the influence of multimodal annotation is minor. Results obtained with the various protocols are similar: fear is recognized with 67% of success.
机译:本文介绍的研究涉及异常情况下表现出的极端情绪的建模。预期的应用是民警,更具体地说是在公共场所的监视。选择了表现出丰富多样的语境并带有极端情绪(主要是恐惧)的语料库小说(SAFE语料库)。然后开发一种适合该应用程序的注释策略:它包含通用和特定描述符。最后,将基于声音提示的恐惧型情绪检测系统作为评估工具。一方面,该系统被证明对上下文来源的更改具有鲁棒性。另一方面,带有注释的多峰介质选择对系统性能的影响评估很小。实施的不同评估协议的性能保持不变:恐惧类别的识别率为67%。%本文中提出的研究涉及异常情况下发生的极端情绪的建模。目标应用是特别是公共场所的民用安全和监视。选择一个小说语料库(SAFE语料库)来说明丰富多样的情境以及极端情绪(主要是恐惧)的存在。然后开发具有通用和特定描述符的,适合该应用程序的注释策略。最终,实现了基于听觉提示的恐惧情绪检测系统以进行评估。一方面,该系统对于上下文更改具有鲁棒性。另一方面,多模式注释的影响较小。通过各种协议获得的结果是相似的:恐惧被成功识别为67%。

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