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基于多步态特征融合的情感识别
文献摘要：
在情感计算、心理治疗、机器人、监视和观众理解等方面,基于步态特征的情感识别有着广泛的应用前景.已有方法表明,考虑手势位置等上下文信息可以显著提高情绪识别性能,且时空信息能显著提高情绪识别精度.但是单纯使用骨骼空间信息无法充分表达步态中的情绪信息.为了充分利用步态特征,本文提出自适应融合的方法,将骨骼时空信息与骨骼旋转角度结合,提升了现有模型的情感识别精度.本文模型利用自编码器,学习人类行走时的骨骼旋转信息,利用时空图卷积神经网络提取骨骼点时空信息,将骨骼旋转信息与时空信息输入自适应融合网络,得到最终特征进行分类.模型在Emotion-Gait数据集上测试,实验结果显示:悲伤、愤怒和中立情绪的AP值比最新HAP方法分别提升5、8、5个百分点;总体分类的平均MAP值提高了5个百分点.
文献关键词：
步态特征;时空图卷积神经网络;特征融合;情感识别;自编码器
中图分类号：
作者姓名：
彭涛;唐经;何凯;胡新荣;刘军平;何儒汉
作者机构：
纺织服装智能化湖北省工程研究中心(武汉纺织大学), 湖北 武汉430200;湖北省服装信息化工程技术研究中心(武汉纺织大学) , 湖北 武汉430200;武汉纺织大学 计算机与人工智能学院, 湖北 武汉430200
文献出处：
引用格式：
[1]彭涛;唐经;何凯;胡新荣;刘军平;何儒汉-.基于多步态特征融合的情感识别)[J].广西师范大学学报（自然科学版）,2022(03):104-111
A类：
B类：
多步,步态特征,特征融合,情感识别,情感计算,心理治疗,监视,手势,上下文信息,情绪识别,识别性,时空信息,信息能,识别精度,空间信息,情绪信息,旋转角度,现有模型,自编码器,走时,时空图卷积神经网络,取骨,信息输入,自适应融合网络,Emotion,Gait,悲伤,愤怒,中立,HAP,百分点,MAP
AB值：
0.297929
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