融合面部表情和肢体动作特征的情绪识别

• 作者: 汪伟鸣 邵洁
• 来源期刊: 电视技术
• 学科: 工学
• 关键词: 时空兴趣点 情绪识别 特征融合 最近邻分类 支持向量机 典型相关分析
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 视频应用与工程
• 页码范围: 73-76,83
• 页数: 5页
• 分类号: TP317.4
• 字数: 2958字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16280/j.videoe.2018.01:014

摘要

为了从视频数据判断人的情绪,首先提取视频数据中的时空特征,并用其表征情绪特征,然后分别用典型相关分析算法和稀疏保持典型相关分析算法融合面部情绪特征和肢体动作情绪特征,最后用最近邻分类和支持向量机分类分别对情绪分类识别.实验结果表明,稀疏保持典型相关分析融合算法优于典型相关分析融合算法,能得到90.48％的情绪识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵洁	上海电力学院电子与信息工程学院	22	39	4.0	5.0
2	汪伟鸣	上海电力学院电子与信息工程学院	3	1	1.0	1.0