Being able to read and interpret affective states plays a significant role in human society. However, this is difficult in some situations, especially when information is limited to either vocal or visual cues. Many researchers have investigated the so-called basic emotions in a supervised way. This thesis holds the results of a multimodal supervised and unsupervised study of a more realistic number of emotions. To that end, audio and video features are extracted from the GEMEP dataset employing openSMILE and OpenFace, respectively. The supervised approach includes the comparison of multiple solutions and proves that multimodal pipelines can outperform unimodal ones, even with a higher number of affective states. The unsupervised approach embraces a traditional and an exploratory method to find meaningful patterns in the multimodal dataset. It also contains an innovative procedure to better understand the output of clustering techniques. / Att kunna läsa och tolka affektiva tillstånd spelar en viktig roll i det mänskliga samhället. Detta är emellertid svårt i vissa situationer, särskilt när information är begränsad till antingen vokala eller visuella signaler. Många forskare har undersökt de så kallade grundläggande känslorna på ett övervakat sätt. Det här examensarbetet innehåller resultaten från en multimodal övervakad och oövervakad studie av ett mer realistiskt antal känslor. För detta ändamål extraheras ljud- och videoegenskaper från GEMEP-data med openSMILE respektive OpenFace. Det övervakade tillvägagångssättet inkluderar jämförelse av flera lösningar och visar att multimodala pipelines kan överträffa unimodala sådana, även med ett större antal affektiva tillstånd. Den oövervakade metoden omfattar en konservativ och en utforskande metod för att hitta meningsfulla mönster i det multimodala datat. Den innehåller också ett innovativt förfarande för att bättre förstå resultatet av klustringstekniker.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-282534 |
| Date | January 2020 |
| Creators | Fernández Carbonell, Marcos |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2020:640 |
Page generated in 0.0024 seconds