基于多模态数据的情感分析方法

多模态数据挖掘

多模态生理数据在驾驶行为分析中的应用与挑战 引言随着智能交通系统的快速发展，对驾驶行为的深入理解成为提高交通安全和效率的关键。传统的驾驶行为分析主要依赖于车辆传感器数据，如速度、转向角度等。然而，这些数据往往无法全面反映驾驶者的内在状态，如疲劳、情绪波动等。近年来，多模态生理数据的应用为驾驶行为分析提供了新的视角和方法。本文将探讨如何利用多模态生理数据来探索和分析驾驶行为，并讨论在此过程中遇到的主要挑战。 多模态生理数据的类型与采集多模态生理数据通常包括心电图（ECG）、脑电图（EEG）、皮肤电反应（GSR...