Happiness Analysis with Fisher Information of Dirichlet-Multinomial Mixture Model

机译：Dirichlet-多项混合模型的Fisher信息幸福度分析

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Emotion recognition requires robust feature representation and discriminative classification models. In this paper, we consider Fisher vectors for feature representation and Fisher scoring algorithm for learning the proposed model. We first propose a new Fisher scoring algorithm using an exact Fisher information matrix for the Dirichlet-multinomial (DM) mixture model. Subsequently, we present an exact derivation of the Fisher vectors for images representation and we analyze the intensity of happiness from EMOTIC database by applying the proposed framework. The obtained results prove the effectiveness and the robustness using Fisher vectors for emotion recognition.

机译：情绪识别需要强大的特征表示和区分性分类模型。在本文中，我们考虑使用Fisher向量进行特征表示，并使用Fisher评分算法来学习该模型。我们首先为Dirichlet-多项式（DM）混合模型使用精确的Fisher信息矩阵提出一种新的Fisher评分算法。随后，我们提出了用于图像表示的Fisher向量的精确推导，并通过应用提出的框架分析了EMOTIC数据库中的幸福感强度。所获得的结果证明了使用Fisher向量进行情感识别的有效性和鲁棒性。

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来源
《Canadian Conference on Artificial Intelligence》|2020年|438-444|共7页
会议地点
作者
Fatma Najar; Nizar Bouguila;
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正文语种
中图分类
关键词
Emotion recognition; Fisher vectors; Exact Fisher information matrix; Dirichlet-multinomial mixture model; Fisher scoring;

机译：情绪识别; Fisher向量;精确的Fisher信息矩阵; Dirichlet-多项混合模型;费舍尔得分;

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