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摘要:
人类表情是反映交互双方情感意图的重要社交信号,识别表情交互中隐含的人际关系行为模式是情感计算的一个重要问题.本文以尊敬服从、信任接受等8种人际关系行为模式为分类依据,选取典型交互场景下交互双方的的表情交互序列为研究对象,建立了基于长短期记忆神经网络的交互情感计算模型,完成表情交互序列分类.进而,引入共情这一概念,提出对其进行量化的方法,将其量化值作为新参数改进模型.对比实验表明,该方法具有较高的准确率,且开拓了人与人之间交互识别的新途径.
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文献信息
篇名 面部表情交互识别方法研究
来源期刊 小型微型计算机系统 学科
关键词 人-人交互 表情交互序列 表情识别 神经网络 人际关系行为模式
年,卷(期) 2021,(10) 所属期刊栏目 图形与图像技术|Graphics and Image Technology
研究方向 页码范围 2095-2100
页数 6页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-1220.2021.10.014
五维指标
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
人-人交互
表情交互序列
表情识别
神经网络
人际关系行为模式
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
小型微型计算机系统
月刊
1000-1220
21-1106/TP
大16开
辽宁省沈阳市东陵区南屏东路16号
8-108
1980
chi
出版文献量(篇)
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17
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