基于动态贝叶斯网络的听视觉融合情感识别

• 作者: Hichem Sahli Ilse Ravyse 蒋冬梅 陈丹淇
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 动态贝叶斯网络 情感识别 异步约束
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 所属期刊栏目: 仿真应用研究
• 页码范围: 389-392
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2570字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2011.03.094

摘要

在多媒体领域的研究中,对听视觉情感识别,如何融合听视觉情感信息是关键问题.传统的融合方法采用状态同步多流隐马尔可夫模型(Syn_AVHMM),但忽略了音视频情感信息之间的异步关系,从而影响识别结果.为了对听视觉情感信息之间的关联和异步关系进行更准确的描述,提出了一种听视觉状态可以异步,加入异步程度可控的多流动态贝叶斯网络情感识别模型(Asy_DBN),并在 eNERFACE'05 听视觉情感数据库上进行了情感识别实验.实验结果表明,通过调整听视觉状态流之间的异步约束,Asy-DBN 模型可以得到最好的识别结果,六种情感的平均识别率比马尔可夫模型高出 9.88%,为实际应用提供了依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋冬梅	西北工业大学计算机学院	33	124	6.0	8.0
2	陈丹淇	西北工业大学计算机学院	1	2	1.0	1.0