{rfName}
Au

Indexat a

Llicència i ús

Altmetrics

Anàlisi d'autories institucional

Bejani MAutor o coautor

Compartir

25 dejuliol de 2020
Publicacions
>
Article
No

Audio-visual emotion recognition using FCBF feature selection method and particle swarm optimization for fuzzy ARTMAP neural networks

Publicat a:Multimedia Tools And Applications. 76 (2): 2331-2352 - 2017-01-01 76(2), DOI: 10.1007/s11042-015-3180-6

Autors: Gharavian D; Bejani M; Sheikhan M

Afiliacions

Islamic Azad University, South Tehran Branch - Autor o coautor
Shahid Beheshti University - Autor o coautor

Resum

© 2016, Springer Science+Business Media New York. Humans use many modalities such as face, speech and body gesture to express their feeling. So, to make emotional computers and make the human-computer interaction (HCI) more naturally and friendly, computers should be able to understand human feelings using speech and visual information. In this paper, we recognize the emotions from audio and visual information using fuzzy ARTMAP neural network (FAMNN). Audio and visual systems fuse at decision and feature levels. Finally, the particle swarm optimization (PSO) is employed to determine the optimum values of the choice parameter (α), the vigilance parameters (ρ), and the learning rate (β) of the FAMNN. Experimental results showed that the feature-level and decision-level fusions improve the outcome of unimodal systems. Also PSO improved the recognition rate. By using the PSO-optimized FAMNN at feature level fusion, the recognition rate was improved by about 57 % with respect to the audio system and by about 4.5 % with respect to the visual system. The final emotion recognition rate on the SAVEE database was reached to 98.25 % using audio and visual features by using optimized FAMNN.

Paraules clau

Audio-visual emotion recognitionFuzzy artmap neural networkParticle swarm optimization

Indicis de qualitat

Impacte bibliomètric. Anàlisi de la contribució i canal de difusió

El treball ha estat publicat a la revista Multimedia Tools And Applications a causa de la seva progressió i el bon impacte que ha aconseguit en els últims anys, segons l'agència WoS (JCR), s'ha convertit en una referència en el seu camp. A l'any de publicació del treball, 2017, es trobava a la posició 42/104, aconseguint així situar-se com a revista Q2 (Segundo Cuartil), en la categoria Computer Science, Software Engineering. Destacable, igualment, el fet que la revista està posicionada en el Cuartil Q2 para la agencia Scopus (SJR) en la categoría Computer Networks and Communications.

Des d'una perspectiva relativa, i tenint en compte l'indicador de impacte normalitzat calculat a partir de les Citacions Mundials proporcionades per WoS (ESI, Clarivate), proporciona un valor per a la normalització de citacions relatives a la taxa de citació esperada de: 1.11. Això indica que, comparat amb treballs en la mateixa disciplina i en el mateix any de publicació, el situa com un treball citat per sobre de la mitjana. (font consultada: ESI 14 Nov 2024)

Aquesta informació es reforça amb altres indicadors del mateix tipus, que encara que dinàmics en el temps i dependents del conjunt de citacions mitjanes mundials en el moment del seu càlcul, coincideixen a posicionar en algun moment el treball, entre el 50% més citats dins de la seva temàtica:

  • Mitjana Ponderada de l'Impacte Normalitzat de l'agència Scopus: 1.71 (font consultada: FECYT Febr 2024)
  • Field Citation Ratio (FCR) de la font Dimensions: 8.03 (font consultada: Dimensions Jul 2025)

Concretament, i atenent a les diferents agències d'indexació, aquest treball ha acumulat, fins a la data 2025-07-13, el següent nombre de cites:

  • WoS: 25
  • Scopus: 42

Impacte i visibilitat social

Des de la dimensió d'influència o adopció social, i prenent com a base les mètriques associades a les mencions i interaccions proporcionades per agències especialitzades en el càlcul de les denominades "Mètriques Alternatives o Socials", podem destacar a data 2025-07-13:

  • L'ús d'aquesta aportació en marcadors, bifurcacions de codi, afegits a llistes de favorits per a una lectura recurrent, així com visualitzacions generals, indica que algú està fent servir la publicació com a base del seu treball actual. Això pot ser un indicador destacat de futures cites més formals i acadèmiques. Aquesta afirmació està avalada pel resultat de l'indicador "Capture", que aporta un total de: 51 (PlumX).

Anàlisi del lideratge dels autors institucionals

Aquest treball s'ha realitzat amb col·laboració internacional, concretament amb investigadors de: Iran.