时空LBP矩和Dempster-Shafer证据融合的双模态情感识别

发布时间：2017-10-29 00:10

  本文关键词：时空LBP矩和Dempster-Shafer证据融合的双模态情感识别

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【摘要】：针对视频情感识别中存在运算复杂度高的缺点,提出一种基于时空局部二值模式矩(Temporal-Spatial Local Binary Pattern Moment,TSLBPM)的双模态情感识别方法。首先对视频进行预处理获得表情和姿态序列;然后对表情和姿态序列分别提取TSLBPM特征,计算测试序列与已标记的情感训练集特征间的最小欧氏距离,并将其作为独立证据来构造基本概率分配(Basic Probability Assignment,BPA);最后使用Dempster-Shafer证据理论联合规则得到情感识别结果。在双模态表情和姿态情感数据库上的实验结果表明,本文提出的时空局部二值模式矩可以快速提取视频图像的时空特征,能有效识别情感状态。与其他方法的对比实验也验证了本文融合方法的优越性。
【作者单位】： 合肥工业大学计算机与信息学院情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室;德岛大学先端技术科学教育部;
【关键词】： 视频感情识别 双模态情感识别 时空局部二值模式矩 Dempster-Shafer证据理论
【基金】：国家自然科学青年基金项目(61300119) 国家自然科学基金重点项目(61432004) 安徽省自然科学基金项目(1408085MKL16)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言近年来,随着计算机视觉及人工智能技术的发展,人类迫切希望计算机能够更人性化,可以自动感知和响应自然的人类行为,像人与人之间的交流那样自然。非语言交流在人类交往中起着重要的作用,拥有读懂非语言情感的能力对于理解、分析和预测他人的行为和意图具有至关重要的地位

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本文编号：1110536