时空LBP矩和Dempster-Shafer证据融合的双模态情感识别

• 作者: 任福继 侯登永 王家勇 王晓华 胡敏
• 来源期刊: 光电工程
• 学科: 物理学
• 关键词: 视频感情识别 双模态情感识别 时空局部二值模式矩 Dempster-Shafer证据理论
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: ?模式识别?
• 页码范围: 154-161
• 页数: 8页
• 分类号: O438
• 字数: 5351字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-501X.2016.12.024

摘要

针对视频情感识别中存在运算复杂度高的缺点，提出一种基于时空局部二值模式矩(Temporal-Spatial Local Binary Pattern Moment，TSLBPM)的双模态情感识别方法。首先对视频进行预处理获得表情和姿态序列；然后对表情和姿态序列分别提取TSLBPM特征，计算测试序列与已标记的情感训练集特征间的最小欧氏距离，并将其作为独立证据来构造基本概率分配(Basic Probability Assignment，BPA)；最后使用Dempster-Shafer证据理论联合规则得到情感识别结果。在双模态表情和姿态情感数据库上的实验结果表明，本文提出的时空局部二值模式矩可以快速提取视频图像的时空特征，能有效识别情感状态。与其他方法的对比实验也验证了本文融合方法的优越性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡敏	合肥工业大学计算机与信息学院情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室	116	1456	20.0	34.0
2	王晓华	合肥工业大学计算机与信息学院情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室	37	504	11.0	22.0
3	侯登永	合肥工业大学计算机与信息学院情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室	3	5	2.0	2.0