基於多模態情緒識別之憂鬱症精準輔助檢測與健康衛教的虛擬智能張老師-子計畫一：基於深度學習混合架構之行動端多模態生理感測融合的情緒識別研究;Deep-Learning Based Fusion for Multi-Model Emotion Recognition via Mobil-Device Sensing

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題名:	基於多模態情緒識別之憂鬱症精準輔助檢測與健康衛教的虛擬智能張老師-子計畫一：基於深度學習混合架構之行動端多模態生理感測融合的情緒識別研究;Deep-Learning Based Fusion for Multi-Model Emotion Recognition via Mobil-Device Sensing
作者:	國立中央大學資訊工程學系
貢獻者:	國立中央大學資訊工程學系
關鍵詞:	非接觸式生理數據量測;多模態融合;情緒識別;深度學習;non-contact physiological data measurement;multi-modal fusion;emotion recognition;deep learning
日期:	2022-07-26
上傳時間:	2022-07-27 11:31:54 (UTC+8)
出版者:	科技部
摘要:	1. 非接觸式生理訊號量測技術研究，免除穿戴裝置可即時量測生理訊號，降低醫療資源需求，強化國家醫療能量。 2. 建置自動化多模態特徵運算系統，採集之特徵資料為世界第一個包含同步文字、聲音、臉部、心率與眼睛運動的多模態資料集，學術上可以做為未來多模態情緒識別發展之重要基石。 3. 實現即時且準確的多模態情緒識別模型。情緒識別可應用於醫療、教育、娛樂等等多種領域，尤其情緒識別對於多種心理疾病的診斷具有正面回饋的效果。
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[資訊工程學系] 研究計畫

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