基于三流DBN模型的听视觉情感识别

摘要：

为更好地对听视觉情感信息之间的关联关系进行建模,提出一种三流混合动态贝叶斯网络情感识别 模型(T_AsyDBN).采用MFCC 特征及基于基频和短时能量的局域韵律特征作为听觉输入流,在状态层同步.将面部几何特征和面部动作参数特 征作为视觉输入流,与听觉输入流在状态层异步.实验结果表明,该模型优于有状态异步约束的听视觉双流DBN模型,6种情感的平均识别 率从52.14％提高到63.71％.

关键词：动态贝叶斯网络、听视觉融合、情感识别、异步约束、权重

所属期刊栏目：38

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60703104;陕西省自然科学基金资助项目SJ08F28;西北工业大学基础研究基金资助项目JC200943

在线出版日期：2012-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：161-162,166