Strength modelling for real-world automatic continuous affect recognition from audiovisual signals

Metadaten
Author:	Jing Han ORCiD, Zixing Zhang, Nicholas Cummins ORCiD GND, Fabien Ringeval, Björn Schuller ORCiD GND
URN:	urn:nbn:de:bvb:384-opus4-666319
Frontdoor URL	https://opus.bibliothek.uni-augsburg.de/opus4/66631
ISSN:	0262-8856OPAC
Parent Title (English):	Image and Vision Computing
Publisher:	Elsevier
Place of publication:	Amsterdam
Type:	Article
Language:	English
Year of first Publication:	2017
Publishing Institution:	Universität Augsburg
Release Date:	2019/12/10
Volume:	65
First Page:	76
Last Page:	86
DOI:	https://doi.org/10.1016/j.imavis.2016.11.020
Institutes:	Fakultät für Angewandte Informatik
	Fakultät für Angewandte Informatik / Institut für Informatik
	Fakultät für Angewandte Informatik / Institut für Informatik / Lehrstuhl für Embedded Intelligence for Health Care and Wellbeing
Dewey Decimal Classification:	0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik
Licence (German):	CC-BY-NC-ND 4.0: Creative Commons: Namensnennung - Nicht kommerziell - Keine Bearbeitung (mit Print on Demand)

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