arXiv · cs.AI · Stefanos Gkikas, Thomas Kassiotis, Yu Fang, Christian Arzate Cruz, Miao Cheng, Zongyi Jiang, Zacharias Kamarianakis, Houshyar Asadi, Randy Gomez, Raul Fernandez Rojas, Giorgos Giannakakis · 8 小时前模型评分24
MUPA²S：用非对称注意力统一面部视频与 ECG 的自动压力评估框架
MUPA${}^2$S: Multimodal Unified Perception with Asymmetric Attention for Stress Assessment
导读
研究团队提出多模态压力评估框架 MUPA²S，将面部视频与心电图（ECG，Electrocardiogram）信号映射为共享 token 表示，并用非对称注意力统一处理。在新建的 58 人压力数据集上，仅面部视频测试准确率为 69.44%，视频与 ECG 统一融合达到 69.58%，参数量约为特征级融合的一半，额外计算开销可忽略。
分类置信度
中 · 待人工复核
- 只有单一媒体来源，需要人工复核。
来源级别：媒体与个人
应用领域：医疗与生命科学
事件类型：研究发布
证据摘录
- “This paper presents MUPA${}^2$S, a multimodal framework for automatic stress assessment that combines facial video and ECG signals within a unified perception architecture.”
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org