כתבה
arXiv cs.LG ·
זיהוי רגשות מעורבים בווידאו לטיפולים דיגיטליים
Multimodal Ambivalence/Hesitancy Recognition in Videos for Personalized Digital Health Interventions
חוקרים פיתחו שיטה לזיהוי רגשות מעורבים בווידאו, על מנת לשפר טיפולים דיגיטליים. השיטה משתמשת במודלים עמוקים ולמידת מכונה. המחקר התבצע על מנת לשפר את היכולת לזהות רגשות מעורבים בווידאו.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2604.11730v5 Announce Type: replace-cross Abstract: Using behavioural science, health interventions focus on behaviour change by providing a framework to help patients acquire and maintain healthy habits that improve medical outcomes. In-person interventions are costly and difficult to scale, especially in resource-limited regions. Digital health interventions offer a cost-effective approach, potentially supporting independent living and self-management. Automating such interventions, especially through machine learning, has recently gained considerable attention. Ambivalence and hesitancy (A/H) play a primary role for individuals to delay, avoid, or abandon health interventions. A/H are subtle and conflicting emotions that place a person in a state between positive and negative eval
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית