自動的.
自動化された感情認識の方法を開発および評価するために、何十年にもわたる科学的研究が行われてきた。現在、信号処理、機械学習、コンピュータービジョン、音声処理など、複数の分野の技術を活用して、何百もの異なる種類の方法を提案および評価している広範な文献がある。ベイジアンネットワークなどの感情を解釈するために、ガウスと隠れマルコフモデルおよびディープニューラルネットワーク、さまざまな方法論と手法を採用することができる。
アプローチ.
感情認識の精度は、通常、テキスト、生理学、オーディオ、ビデオなどのマルチモーダル形式からの人間の表情の分析を組み合わせると向上する。顔の表情、体の動きとジェスチャ認識、およびスピーチからの情報を統合することにより、さまざまな感情タイプが検出される。この技術は、いわゆる感情的またはの出現に貢献していると言われている。
知識ベースの技術.
統計的手法.
ハイブリッドアプローチ.
データセット.
データは感情認識における既存のアプローチの不可欠な部分であり、ほとんどの場合、機械学習アルゴリズムのトレーニングに必要な注釈付きデータを取得することは困難である。テキスト、オーディオ、ビデオ、または生理学的信号の形式でマルチモーダルソースからのさまざまな感情タイプを分類するタスクのために、次のデータセットが利用可能である。
アプリケーション.
Eyerisは、感情認識会社であり、自動車メーカーやソーシャルロボット会社などの組み込みシステムメーカーと協力して、顔分析と感情認識ソフトウェアを統合している。また、ビデオコンテンツの作成者と協力して、短い形式と長い形式のビデオクリエイティブの効果を測定できるようにする。
感情認識のサブフィールド.
感情認識は、テクスト（会話）、音声、ビデオ、生理学などのさまざまなオブジェクトを組み合わせて感情を検出することにより、複数のモダリティを適用する場合に、おそらく最良の結果を得ることになる。
テキストでの感情認識.
音声での感情認識.
テキストでの感情認識とは異なり、ための認識には音声信号が使用される。
ビデオでの感情認識.
ビデオデータは、オーディオデータ、画像データ、および場合によってはテキスト（字幕場合）の組み合わせ。
会話における感情認識.
後藤達太
来歴.
人物.