多模态情绪识别的顶刊顶会

<think>好的，我现在需要回答用户关于多模态情绪识别领域的顶级期刊和会议的问题。首先，我需要回顾一下用户提供的引用内容，看看有没有相关的信息。用户给出的引用1到4主要涉及多模态情绪分析的研究方向、挑战、技术方法以及相关应用，比如EEG情绪识别、交互式多模态情感分析等。不过这些引用中并没有直接提到具体的期刊或会议名称。 接下来，我应该根据自己已有的知识来整理这个领域的顶级期刊和会议。多模态情绪识别属于交叉学科，涉及人工智能、模式识别、情感计算、计算机视觉、自然语言处理等领域。因此，需要从这些相关领域中寻找权威的期刊和会议。 顶级期刊方面，IEEE Transactions系列通常涵盖多个技术领域，比如IEEE Transactions on Affective Computing（TAFFC）应该是一个重要的期刊，因为引用1提到了TAFFC，这可能是用户提到的刘永进教授课题组发表的期刊。此外，其他相关期刊可能包括Pattern Recognition、IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence（TPAMI）、ACM Transactions on Multimedia Computing（TOMM）、Neural Networks等。 顶级会议方面，国际知名的AI和计算机视觉会议如CVPR、ICCV、ECCV、AAAI、IJCAI、ACL、EMNLP等通常会收录多模态相关的论文。此外，专门针对情感计算或多媒体交互的会议如ACII（International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction）和ICMI（International Conference on Multimodal Interaction）也是重要的会议。引用2中提到交互式多模态情感分析，可能ICMI会更相关。 需要验证这些信息是否正确，比如确认TAFFC是否确实是顶级期刊，以及这些会议是否接受多模态情绪识别的论文。同时，用户可能希望了解这些期刊和会议的排名或影响力，比如CCF推荐列表中的评级。 另外，用户提到的问题生成部分需要生成相关问题，可能需要围绕如何选择期刊会议、论文发表趋势、研究热点等来提问。 最后，要确保回答结构清晰，分点列出期刊和会议，并附上简要说明，同时生成的相关问题要具有实际意义，能够引导用户进一步探索。</think>### 多模态情绪识别领域的顶级期刊和会议 #### 一、顶级期刊 1. **IEEE Transactions on Affective Computing (TAFFC)** - **领域**：情感计算、多模态情绪分析的权威期刊，涵盖情绪识别模型、生理信号处理、多模态融合等方向[^1]。 - **特点**：注重理论与实际应用的结合，接受基于深度学习和传统方法的创新研究。 2. **Pattern Recognition** - **领域**：模式识别与机器学习，包含多模态数据特征提取、分类算法等关键技术[^4]。 - **特点**：接受跨学科研究，如EEG信号与视觉/语音的融合分析[^3]。 3. **IEEE Transactions on Multimedia (TMM)** - **领域**：多媒体信号处理，关注多模态（文本、语音、图像）的协同分析与情绪建模。 - **应用**：适用于交互式会话情感演化分析等复杂场景[^2]。 4. **Neural Networks** - **领域**：深度学习与神经网络，研究多模态情绪识别的端到端模型优化及跨被试迁移学习[^3]。 5. **ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST)** - **领域**：智能系统与多模态交互，覆盖情绪识别的实时应用及算法部署。 --- #### 二、顶级会议 1. **International Conference on Multimodal Interaction (ICMI)** - **领域**：多模态交互的核心会议，聚焦会话情感分析、跨模态注意力机制等[^2]。 - **亮点**：强调实际交互场景中的动态情感建模。 2. **Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)** - **领域**：计算机视觉与多模态融合，如面部表情识别、肢体语言分析等。 - **趋势**：结合Transformer等模型提升跨模态对齐能力。 3. **Association for Computational Linguistics (ACL)** - **领域**：自然语言处理与多模态情感分析，研究文本-语音-视觉的联合建模。 - **应用**：适用于社交媒体情绪挖掘、对话系统等。 4. **International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction (ACII)** - **领域**：情感计算专精会议，涵盖生理信号（如EEG）与多模态数据的情绪分布学习[^1][^3]。 5. **AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI)** - **领域**：通用AI技术，收录多模态情绪识别的创新算法（如迁移学习、小样本学习）。 --- #### 三、研究热点与投稿建议 - **热点方向**： 1. 跨被试/跨场景的迁移学习（解决个体EEG信号差异问题）。 2. 交互式会话中的动态情感演化建模[^2]。 3. 多模态情绪分布的细粒度标注与混合情绪识别[^1]。 - **投稿建议**： - 理论创新（如新型融合网络）可投**TAFFC**或**Neural Networks**； - 应用型研究（如医疗、教育场景）适合**ICMI**或**ACII**。 ---