本文關(guān)鍵詞：基于MSVR和Arousal-Valence情感模型的表情識(shí)別研究

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【摘要】：通常的表情識(shí)別方法是對基本情緒進(jìn)行表情分類,然而基本情緒對情感的表達(dá)能力有限。為了豐富情感的表達(dá),研究采用Arousal-Valence情感模型,從心理學(xué)的角度對Arousal-Valence模型中Arousal維度和Valence維度之間的相關(guān)性進(jìn)行了分析,并用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對AVEC2013,NVIE和Recola 3個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行研究,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明它們之間具有正相關(guān)關(guān)系。為了利用Arousal-Valence之間的相關(guān)性,采用多輸出支持向量回歸(multiple dimensional output support vector regression,MSVR)算法作為表情的訓(xùn)練和預(yù)測算法,并結(jié)合特征融合和決策融合提出了一種基于MSVR的兩層融合表情識(shí)別方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明提出的表情識(shí)別方法比傳統(tǒng)的方法能取得更好的識(shí)別效果。
【作者單位】： 重慶郵電大學(xué)計(jì)算智能重慶市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;韓國仁荷大學(xué)情報(bào)通信工學(xué)部;重慶郵電大學(xué)圖形圖像與多媒體實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 表情識(shí)別 Arousal-Valence情感維度 相關(guān)性 多輸出支持向量回歸(MSVR)
【基金】：韓國科學(xué)與信息科技未來規(guī)劃部2013年ICT研發(fā)項(xiàng)目(10039149) 重慶市自然科學(xué)基金項(xiàng)目(CSTC;2007BB2445) 2015年重慶市研究生科研創(chuàng)新項(xiàng)目(CYS15174)~~
【分類號(hào)】：TP391.41;TP181
【正文快照】： 0引言隨著人工智能的發(fā)展,在人機(jī)交互中,人們越來越希望計(jì)算機(jī)能夠理解人類的情感。表情作為人類情感表達(dá)的主要方式早已被證實(shí)對情感的表達(dá)具有55%的貢獻(xiàn)率[1]。近年來,表情識(shí)別已在人機(jī)交互、駕駛員疲勞檢測、醫(yī)院病人看護(hù)等方面得到了很大的發(fā)展。在表情識(shí)別研究領(lǐng)域,通常

【相似文獻(xiàn)】

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