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题名融合背景上下文特征的视觉情感识别与预测方法
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作者
冯月华
魏若岩
朱晓庆
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机构
河北经贸大学管理科学与信息工程学院
河北省跨境电商技术创新中心
北京工业大学信息学部
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024年第5期1585-1593,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(62103009)
河北省重点研发计划资助项目(17216108)
+3 种基金
河北省自然基金资助项目(F2018207038)
河北省高等教育教学改革研究与实践项目(2022GJJG178)
河北省教育厅科研资助项目(QN2020186)
河北经贸大学重点研究项目(ZD20230001)。
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文摘
为解决基于视觉的情感识别无法捕捉人物所处环境和与周围人物互动对情感识别的影响、单一情感种类无法更丰富地描述人物情感、无法对未来情感进行合理预测的问题,提出了融合背景上下文特征的视觉情感识别与预测方法。该方法由融合背景上下文特征的情感识别模型(Context-ER)和基于GRU与Valence-Arousal连续情感维度的情感预测模型(GRU-mapVA)组成。Context-ER同时综合了面部表情、身体姿态和背景上下文(所处环境、与周围人物互动行为)特征,进行26种离散情感类别的多标签分类和3个连续情感维度的回归。GRU-mapVA根据所提映射规则,将Valence-Arousal的预测值投影到改进的Valence-Arousal模型上,使得情感预测类间差异更为明显。Context-ER在Emotic数据集上进行了测试,结果表明识别情感的平均精确率比现有方法提高4%以上;GRU-mapVA在三段视频样本上进行了测试,结果表明情感预测效果相较于现有方法有很大提升。
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关键词
情感识别
背景上下文
多标签分类
GRU
情感预测
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Keywords
emotion recognition
background context
multi-label classification
GRU
emotion prediction
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名运动背景下任意目标跟踪方法研究
被引量:1
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作者
谢永亮
洪留荣
葛方振
郑颖
孙雯
贾平平
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机构
淮北师范大学计算机科学与技术学院
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出处
《苏州科技学院学报(自然科学版)》
CAS
2016年第3期59-65,共7页
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基金
安徽省自然科学基金资助项目(1408085MF130)
安徽省高校自然科学研究一般项目(KJ2014B24)
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文摘
针对动态场景的特点,提出了一种基于背景信息上下文的运动物体跟踪方法。算法利用场景中当前帧的边缘信息,建立上下文模型,在下一帧中通过该上下文模型估计摄像机移动方向和速度,预测当前帧中物体边缘在下一帧中的位置,构造出下一帧边缘的估计图像。然后通过建立的估计图像与下一帧中真实的背景图像进行比较达到检测运动目标的目的。实验结果表明:文中提出的算法能够较好地检测出运动目标,在效率、精确性、鲁棒性、实时性等方面都获得了很好的效果。
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关键词
动态场景
背景信息上下文
摄像机移动
实时性
目标跟踪
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Keywords
dynamic scenes
context of background information
camera movement
real-time performance
target tracking
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于概念簇的多主题提取算法
被引量:3
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作者
马甲林
张永军
王志坚
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机构
河海大学计算机与信息学院
淮阴工学院计算机工程学院
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出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2015年第2期261-266,共6页
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基金
国家自然科学青年科学基金资助项目(11201168)
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文摘
现实世界存在着大量的多主题文本,多主题在信息检索、图书情报等领域有着广泛的应用。传统主题提取算法大多是针对文本整体提取一个主题,且存在缺乏语义信息、向量高维和稀疏等缺陷。以《知网》为知识库,构建概念向量表示文本,根据概念的语义及上下文背景对同义词进行归并、对多义词进行排歧,并利用概念间语义关系实现语义相似度计算;在此基础上提出基于概念簇的多主题提取算法MEABCC,该算法通过对概念进行聚类,得到多个主题簇;在使用K-means算法进行概念聚类时,通过"预设种子"方法对其进行改进,以弥补传统K-means算法对初始中心的敏感性所引起的时空开销不稳定、结果波动较大的缺陷。实验结果表明,该算法具有较好的准确率、召回率和F1值。
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关键词
语义
稀疏
上下文背景
知识库
概念簇
多主题提取
K-MEANS
MEABCC
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Keywords
semantic
sparsity
context
knowledge base
concept clusters
multi-topic extraction
K-means
ME-ABCC
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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