本文關(guān)鍵詞：時空LBP矩和Dempster-Shafer證據(jù)融合的雙模態(tài)情感識別

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【摘要】：針對視頻情感識別中存在運(yùn)算復(fù)雜度高的缺點,提出一種基于時空局部二值模式矩(Temporal-Spatial Local Binary Pattern Moment,TSLBPM)的雙模態(tài)情感識別方法。首先對視頻進(jìn)行預(yù)處理獲得表情和姿態(tài)序列;然后對表情和姿態(tài)序列分別提取TSLBPM特征,計算測試序列與已標(biāo)記的情感訓(xùn)練集特征間的最小歐氏距離,并將其作為獨(dú)立證據(jù)來構(gòu)造基本概率分配(Basic Probability Assignment,BPA);最后使用Dempster-Shafer證據(jù)理論聯(lián)合規(guī)則得到情感識別結(jié)果。在雙模態(tài)表情和姿態(tài)情感數(shù)據(jù)庫上的實驗結(jié)果表明,本文提出的時空局部二值模式矩可以快速提取視頻圖像的時空特征,能有效識別情感狀態(tài)。與其他方法的對比實驗也驗證了本文融合方法的優(yōu)越性。
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)計算機(jī)與信息學(xué)院情感計算與先進(jìn)智能機(jī)器安徽省重點實驗室;德島大學(xué)先端技術(shù)科學(xué)教育部;
【關(guān)鍵詞】： 視頻感情識別 雙模態(tài)情感識別 時空局部二值模式矩 Dempster-Shafer證據(jù)理論
【基金】：國家自然科學(xué)青年基金項目(61300119) 國家自然科學(xué)基金重點項目(61432004) 安徽省自然科學(xué)基金項目(1408085MKL16)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 0引言近年來,隨著計算機(jī)視覺及人工智能技術(shù)的發(fā)展,人類迫切希望計算機(jī)能夠更人性化,可以自動感知和響應(yīng)自然的人類行為,像人與人之間的交流那樣自然。非語言交流在人類交往中起著重要的作用,擁有讀懂非語言情感的能力對于理解、分析和預(yù)測他人的行為和意圖具有至關(guān)重要的地位

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