基于MSVR和Arousal-Valence情感模型的表情识别研究

• 作者: 杨勇 金裕成 顾西存 黄文波
• 来源期刊: 重庆邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 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)
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动化
• 页码范围: 836-843
• 页数: 8页
• 分类号: TP181
• 字数: 6792字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3979/j.issn.1673-825X.2016.06.015

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	顾西存	重庆邮电大学图形图像与多媒体实验室	3	7	2.0	2.0
2	黄文波	重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室	1	3	1.0	1.0