基于MSVR和Arousal-Valence情感模型的表情识别研究

发布时间：2017-08-30 10:30

  本文关键词：基于MSVR和Arousal-Valence情感模型的表情识别研究

  更多相关文章： 表情识别 Arousal-Valence情感维度 相关性 多输出支持向量回归(MSVR)

【摘要】：通常的表情识别方法是对基本情绪进行表情分类,然而基本情绪对情感的表达能力有限。为了丰富情感的表达,研究采用Arousal-Valence情感模型,从心理学的角度对Arousal-Valence模型中Arousal维度和Valence维度之间的相关性进行了分析,并用统计学方法对AVEC2013,NVIE和Recola 3个数据集进行研究,实验结果表明它们之间具有正相关关系。为了利用Arousal-Valence之间的相关性,采用多输出支持向量回归(multiple dimensional output support vector regression,MSVR)算法作为表情的训练和预测算法,并结合特征融合和决策融合提出了一种基于MSVR的两层融合表情识别方法。实验结果表明提出的表情识别方法比传统的方法能取得更好的识别效果。
【作者单位】： 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室;韩国仁荷大学情报通信工学部;重庆邮电大学图形图像与多媒体实验室;
【关键词】： 表情识别 Arousal-Valence情感维度 相关性 多输出支持向量回归(MSVR)
【基金】：韩国科学与信息科技未来规划部2013年ICT研发项目(10039149) 重庆市自然科学基金项目(CSTC;2007BB2445) 2015年重庆市研究生科研创新项目(CYS15174)~~
【分类号】：TP391.41;TP181
【正文快照】： 0引言随着人工智能的发展,在人机交互中,人们越来越希望计算机能够理解人类的情感。表情作为人类情感表达的主要方式早已被证实对情感的表达具有55%的贡献率[1]。近年来,表情识别已在人机交互、驾驶员疲劳检测、医院病人看护等方面得到了很大的发展。在表情识别研究领域,通常

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