【摘 要】
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情感识别在诸多领域有着重要应用,如人机交互、辅助医疗等,一直以来都是工业界和学术界的重要研究内容。传统的情感识别,如面部情感识别,虽然被研究较多,但也在数据精度要求和隐私保护等方面有一定的缺陷。相比之下步态数据也蕴含情感信息,但对数据精度要求相对较低,且有助于保护隐私。利用步态信息进行情感识别的研究于近年来逐渐开始兴起,本文对基于步态的情感识别这一被研究相对较少的任务,对步态原始存储数据进行了不同
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情感识别在诸多领域有着重要应用,如人机交互、辅助医疗等,一直以来都是工业界和学术界的重要研究内容。传统的情感识别,如面部情感识别,虽然被研究较多,但也在数据精度要求和隐私保护等方面有一定的缺陷。相比之下步态数据也蕴含情感信息,但对数据精度要求相对较低,且有助于保护隐私。利用步态信息进行情感识别的研究于近年来逐渐开始兴起,本文对基于步态的情感识别这一被研究相对较少的任务,对步态原始存储数据进行了不同的处理转化,并提出了不同的情感识别方法。本文的主要工作如下:（1）提出了一种基于三维空间中的步态数据提取多种特征,并进行多维特征融合情感识别的方法。此方法不仅从步态数据中提取多种运动学特征,并且提出了一种利用步态数据重建行走时掩码图像的方法,进而从中提取视觉特征,而后对步态数据和多种特征做融合,利用融合后的数据进行情感识别。（2）基于步态数据重建的掩码图像序列,提出一种结合多种注意力机制进行情感识别的方法。对于步态掩码图像序列的输入,此方法在空间域上引入注意力机制,并且提出了一种基于局部特征的时间域注意力机制;而后结合两域上的注意力机制对输入的掩码图像序列进行特征提取,进而进行情感识别。通过实验分析,本文提出的多特征情感识别的方法相较于已有的方法,利用的特征类型更多,识别准确率也更高。结合两域注意力机制的方法在空间域和时间域上对提升识别效果均有帮助,可以更有效地从图像序列的输入中识别出情感类别。
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