文档名：基于跨时空自适应图卷积网络的肢体情绪识别
摘要：以往的情绪识别研究多是基于面部图像,但这类研究受光照条件的影响十分严重且面部表情具有一定的欺骗性.相比之下,肢体情绪识别受到的关注较少,且现有肢体情绪识别方法在空间维度没有充分利用人体的结构信息,在时间维度上没有充分利用上下文信息.针对上述问题,本文改进时空图卷积的方法,提出了基于跨时空自适应图卷积网络(CST-AGCN)模型,对人体的肢体行为进行建模.在空间维度上,使用自适应学习策略学习不同情感表达的肢体动作特征.在时间维度上,引入跨时空信息交互策略,有效建立了时空依赖关系,聚合上下文信息.在公开数据集Heroes上进行了实验验证,实验结果表明,所提出的CST-AGCN模型识别准确率比基准模型时空图卷积网络(ST-GCN)提高了12％.
作者：彭亚斯 张非凡 孙晓 Author：PENGYasi ZHANGFeifan SUNXiao
作者单位：安徽医科大学生物医学工程学院,安徽合肥230012;合肥综合性国家科学中心人工智能研究院,安徽合肥230088安徽医科大学生物医学工程学院,安徽合肥230012合肥综合性国家科学中心人工智能研究院,安徽合肥230088
刊名：传感器与微系统 ISTICPKU
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2023, 42(11)
分类号：TP391
关键词：情绪识别 肢体动作 图卷积 自适应 跨时空
Keywords：emotionrecognition bodymovements graphconvolution adaptive cross-spatiotemporal
机标分类号：TP391TP18V241.47
在线出版日期：2023年12月4日
基金项目：安徽省高校科学研究项目，安徽医科大学校科研基金资助项目，国家重点研发计划基于跨时空自适应图卷积网络的肢体情绪识别[
期刊论文] 传感器与微系统--2023, 42(11)彭亚斯 张非凡 孙晓以往的情绪识别研究多是基于面部图像,但这类研究受光照条件的影响十分严重且面部表情具有一定的欺骗性.相比之下,肢体情绪识别受到的关注较少,且现有肢体情绪识别方法在空间维度没有充分利用人体的结构信息,在时间维度...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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