论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9591550

 

人类是情绪化的生物。人类情感表达通常涉及多种模态，包括显性表达（如人脸表情、语言）和隐性表达（如文本、图像）。使机器能够拥有情感智能，即识别、解释、处理和模拟情感的能力，正变得越来越重要。本文讨论了多模态情感识别的几个关键方面。首先，简要介绍了广泛使用的情感模型和情感模态。然后总结情感标注策略、相应的计算任务以及多模态情感识别的主要挑战。此外，我们列举了关于每种情感模态的表示学习、不同情感模态的特征融合、分类器优化和领域自适应的代表方法。最后，探讨了现实场景应用和未来方向。

 

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