已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

MuSe 2023 Challenge: Multimodal Prediction of Mimicked Emotions, Cross-Cultural Humour, and Personalised Recognition of Affects

个性化 足球 情绪分析 唤醒 情感计算 考试(生物学) 价(化学) 情绪识别 多模态 计算机科学 德国的 心理学 人工智能 社会心理学 万维网 语言学 哲学 古生物学 物理 生物 法学 量子力学 政治学
作者
Shahin Amiriparian,Lukas Christ,Andreas König,Alan Cowen,Eva-Maria Meßner,Erik Cambria,Björn W. Schuller
标识
DOI:10.1145/3581783.3610943
摘要

The 4th Multimodal Sentiment Analysis Challenge (MuSe) focuses on Multimodal Prediction of Mimicked Emotions, Cross-Cultural Humour, and Personalised Recognition of Affects. The workshop takes place in conjunction with ACM Multimedia'23. We provide three datasets as part of the challenge: (i) The Hume-Vidmimic dataset which offers 30+ hours of expressive behaviour data from 557 participants. It involves mimicking and rating emotions: Approval, Disappointment, and Uncertainty. This multimodal resource is valuable for studying human emotional expressions. (ii) The 2023 edition of the Passau Spontaneous Football Coach Humor (Passau-SFCH) dataset comprises German football press conference recordings within the training set, while videos of English football press conferences are included in the unseen test set. This unique configuration offers a cross-cultural evaluation environment for humour recognition. (iii) The Ulm-Trier Social Stress Test (Ulm-TSST) dataset contains recordings of subjects under stress. It involves arousal and valence signals, with some test labels provided to aid personalisation. Based on these datasets, we formulate three multimodal affective computing challenges: (1) Mimicked Emotions Sub-Challenge (MuSe-Mimic) for categorical emotion prediction, (2) Cross-Cultural Humour Detection Sub-Challenge (MuSe-Humour) for cross-cultural humour detection, and (3) Personalisation Sub-Challenge (MuSe-Personalisation) for personalised dimensional emotion recognition. In this summary, we outline the challenge's motivation, participation guidelines, conditions, and results.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
sci2025opt完成签到 ,获得积分10
刚刚
3秒前
虚心柠檬发布了新的文献求助10
4秒前
why完成签到,获得积分10
5秒前
Owen应助瓶盖采纳,获得10
5秒前
9秒前
agony发布了新的文献求助10
10秒前
生命科学的第一推动力完成签到 ,获得积分10
11秒前
Gao发布了新的文献求助10
13秒前
文静的绮烟完成签到 ,获得积分10
15秒前
Miracle_wh完成签到 ,获得积分10
16秒前
17秒前
17秒前
Ava应助营养都在汤里采纳,获得10
17秒前
18秒前
拼搏的宇完成签到,获得积分10
19秒前
Hello应助Xu采纳,获得10
21秒前
21秒前
今后应助Arif采纳,获得10
21秒前
丘比特应助狗大王采纳,获得10
22秒前
ASAMIMI发布了新的文献求助10
22秒前
23秒前
niniyiya发布了新的文献求助10
23秒前
24秒前
Amelia完成签到 ,获得积分10
24秒前
JASONLIU完成签到,获得积分10
24秒前
24秒前
火火木完成签到,获得积分20
24秒前
斯文败类应助Yoeyvol采纳,获得10
25秒前
25秒前
核仁给我力量完成签到,获得积分10
26秒前
27秒前
CipherSage应助虚幻沛菡采纳,获得10
29秒前
li发布了新的文献求助10
29秒前
lzs发布了新的文献求助10
30秒前
30秒前
36秒前
37秒前
38秒前
39秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
悉尼大学博士学位论文,题目:Modelling and testing of one-sided stitched laminated composites. 作者:Kristopher P. Plain 700
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
Understanding Octavia Butler 500
Data book on fatigue strength of metallic materials 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7564260
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9144611
关于积分的说明 19552980
捐赠科研通 7151449
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3262433
关于科研通互助平台的介绍 2428707
邀请新用户注册赠送积分活动 2252150