情感计算在人机交互中有着广泛的应用。为了促进该领域的发展，清华大学陶建华教授联合中国科学院自动化研究所连政，帝国理工学院Björn W. Schuller，奥卢大学赵国英，南洋理工大学Erik Cambria联合在IJCAI2024上举办多模态情感识别挑战赛MER24，并在ACM MM2024上组织多模态与可靠性情感计算研讨会MRAC24。这两项活动旨在联合情感计算领域的研究人员，深入探讨最新研究进展和未来发展方向，促进这项技术在真实场景中的落地应用。
更多细节请访问：https://zeroqiaoba.github.io/MER2024-website/
MER24挑战赛
赛道1--MER-SEMI
本赛道提供了超过100k的无标签视频样本，旨在鼓励参赛者利用半监督或无监督学习算法，提高情感识别性能。 赛道2--MER-NOISE 本赛道提供了包含背景噪声和模糊视频的测试样本，旨在鼓励参赛者利用数据增强等技术来提高情感识别系统的抗噪性能。 赛道3--MER-OV 本赛道鼓励参赛者为样本生成任意数量与类别的情感标注，以更准确地描述测试样本的情感状态。
注册和报名方式
1. 填写数据授权协议：
https://drive.google.com/file/d/1cXNfKHyJzVXg_7kWSf_nVKtsxIZVa517/view
2. 填写后的数据授权协议发送到：
merchallenge.contact@gmail.com
3. 完成注册
重要信息
基线论文：https://arxiv.org/abs/2404.17113
基线代码：https://github.com/zeroQiaoba/MERTools/tree/master/MER2024
MRAC24研讨会征稿
除了MER24挑战赛的论文外，本次研讨会还欢迎情感计算领域的相关工作投递，具体主题包括但不限于：
Multimodal modeling of human affect Modality robustness of affect recognition LLM-based and MLLM-based emotion recognition Open-set emotion recognition Low-resource affect recognition Contextualized modeling of affective states Human affect synthesis in multimedia Privacy in affective computing Explainable, fair, trustworthy in affective computing Applications in health, education, entertainment, etc.
重要日期
Organizers
陶建华，清华大学 连政，中国科学院自动化研究所 Björn W. Schuller，帝国理工学院 赵国英，奥卢大学 Erik Cambria，南洋理工大学
Data Chairs
刘斌，中国科学院自动化研究所 刘瑞，内蒙古大学 许可乐，国防科技大学
