基于宽度学习的头部姿态情绪识别算法  

作　　者：闰文彬 周梦 张锐 

机构地区：[1]信阳学院,河南信阳464000

出　　处：《电子制作》2024年第12期68-71,30,共5页Practical Electronics

摘　　要：在情绪识别领域,对静态面部表情和语音信号的情绪分类已经相对成熟,但对姿态动作尤其是头部姿态这一单模态的情绪分类研究相对较少。本文提出了一种基于头部姿态欧拉角特征的宽度学习系统Broad Learning System(BLS)情绪识别算法。通过面部重要特征点定位的方法求取头部的三维欧拉角,在视频数据上构造头部姿态特征的时间序列然后利用BLS网络构建情绪识别模型。利用中科院自动化所发布的视频情绪数据集CHEAVD2.0(Chinese Natural Audio-Visual Emotion Database)对该模型进行了训练和验证。该模型结构简单,训练快速,实验结果表明头部姿态动作也包含了重要的人类情感信息,对情绪的识别有着重要影响,基于头部姿态欧拉角特征的BLS情绪识别模型在视频数据上对头部模态的情绪识别有着较高的准确率。

关 键 词：情绪识别 头部姿态 宽度学习系统 欧拉角 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP18[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]