基于骨骼关键点的室外群体情绪识别
文档名：基于骨骼关键点的室外群体情绪识别
摘要：本文提出了一种基于骨骼关键点的室外群体情绪识别方法.首先,通过YOLOPose算法对群体中每个人进行跟踪检测和姿态估计;其次,通过姿态估计得到骨架信息,并通过骨架信息计算每个人的情绪特征;最后,将骨架信息和情绪特征输入到建立的双分支姿态情绪识别模型(D-ConvLSTM)中,提取并融合2个分支的多层次时空特征,从而根据融合后的双分支特征进行情绪分类,得到群体中每个人的情绪识别结果.实验结果表明,所提方法具有较高的室外群体情绪识别精度.
Abstract：Amethodforoutdoorgroupemotionrecognitionbasedonskeletonkeypointsisproposed.Firstly,theYOLOPosealgorithmisemployedfortracking,detecting,andposeestimationoneachindividualinthegroup.Secondly,theskeletoninformationisobtainedthroughposeestimation,andtheemotionfeaturesofeachpersonarecomputedbasedontheskeletoninformation.Finally,theskeletoninformationandemotionfeaturesareinputintotheestablisheddual-branchpose-emotionrecognitionmodel(D-ConvLSTM),extractsandfusesmulti-levelspatiotemporalfeaturesfrombothbranches,soastoperformemotionclassificationaccordingtofuseddual-branchfeatures,obtaintheemotionrecognitionresultsforeachpersoninthegroup.Experimentalresultsshowthatthemethodhashighrecognitionprecisioninoutdoorgroupemotionrecognition.
作者：顾春睿 刘银华 赵祥涛 Author：GUChunrui LIUYinhua ZHAOXiangtao
作者单位：青岛大学自动化学院,山东青岛266071;青岛大学未来研究院,山东青岛266071青岛大学未来研究院,山东青岛266071
刊名：传感器与微系统
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2024, 43(4)
分类号：TP391.4
关键词：室外群体情绪识别骨骼关键点特征融合D-ConvLSTM模型
Keywords：outdoorgroupemotionrecognitionskeletonkeypointsfeaturefusionD-ConvLSTMmodel
机标分类号：TP391.41TE357A811
在线出版日期：2024年4月26日
基金项目：国家重点研发计划基于骨骼关键点的室外群体情绪识别[
期刊论文]传感器与微系统--2024, 43(4)顾春睿刘银华赵祥涛本文提出了一种基于骨骼关键点的室外群体情绪识别方法.首先,通过YOLOPose算法对群体中每个人进行跟踪检测和姿态估计;其次,通过姿态估计得到骨架信息,并通过骨架信息计算每个人的情绪特征;最后,将骨架信息和情绪特征输...参考文献和引证文献
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