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基于面部和动作表情的双模态情绪强度估计
被引量:
2
1
作者
李春玲
邹北骥
王磊
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第16期5047-5052,共6页
针对急躁情绪的强度估计问题,提出了解决方案,其思路是:对急躁情绪进行数学建模,构建双模态特征模型,分别采用面部表情和动作表情(头部运动)双模态信息来表征急躁情绪;然后用双层高斯混合隐马尔科夫模型(DMHMM)对情绪强度进行估计,得到...
针对急躁情绪的强度估计问题,提出了解决方案,其思路是:对急躁情绪进行数学建模,构建双模态特征模型,分别采用面部表情和动作表情(头部运动)双模态信息来表征急躁情绪;然后用双层高斯混合隐马尔科夫模型(DMHMM)对情绪强度进行估计,得到情绪强度的三个等级。实验结果表明:该算法实现简单,并且能快速的对情绪强度进行估计,与只采用面部表情信息的方法相比正确率提高了24.4%,达到84.8%。
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关键词
面部表情
动作表情
双模态
情绪强度
DMHMM
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职称材料
题名
基于面部和动作表情的双模态情绪强度估计
被引量:
2
1
作者
李春玲
邹北骥
王磊
机构
中南大学信息科学与工程学院图形图像处理实验室
怀化
学院
计算机与
科学
技术
学院
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第16期5047-5052,共6页
基金
国家自然科学基金(60673093)
文摘
针对急躁情绪的强度估计问题,提出了解决方案,其思路是:对急躁情绪进行数学建模,构建双模态特征模型,分别采用面部表情和动作表情(头部运动)双模态信息来表征急躁情绪;然后用双层高斯混合隐马尔科夫模型(DMHMM)对情绪强度进行估计,得到情绪强度的三个等级。实验结果表明:该算法实现简单,并且能快速的对情绪强度进行估计,与只采用面部表情信息的方法相比正确率提高了24.4%,达到84.8%。
关键词
面部表情
动作表情
双模态
情绪强度
DMHMM
Keywords
facial expression
action s expression
double-mode
emotion intensity
DMHMM
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于面部和动作表情的双模态情绪强度估计
李春玲
邹北骥
王磊
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009
2
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