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Ce livre, ""Multimodal Emotion Recognition Using Deep Learning Networks"", se concentre sur l'amélioration de la reconnaissance des émotions en combinant plusieurs sources de données (modalités) telles que les expressions faciales, l'EEG et les signaux physiologiques. Des modèles d'apprentissage profond sont utilisés pour extraire les caractéristiques de chaque modalité, et des techniques de fusion (telles que l'approche de fusion tardive) intègrent ces caractéristiques pour faire des prédictions d'émotion plus précises. L'étude montre que la fusion multimodale augmente considérablement les performances par rapport aux systèmes à modalité unique, soulignant l'importance de combiner des indices émotionnels complémentaires à l'aide d'architectures de réseaux neuronaux avancés.

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9786209388446

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