计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2012年
5期
161-162,166
,共3页
吕兰兰%蒋冬梅%王风娜%Hichem Sahli%Werner Verhelst
呂蘭蘭%蔣鼕梅%王風娜%Hichem Sahli%Werner Verhelst
려란란%장동매%왕풍나%Hichem Sahli%Werner Verhelst
动态贝叶斯网络%听视觉融合%情感识别%异步约束%权重
動態貝葉斯網絡%聽視覺融閤%情感識彆%異步約束%權重
동태패협사망락%은시각융합%정감식별%이보약속%권중
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％.
為更好地對聽視覺情感信息之間的關聯關繫進行建模,提齣一種三流混閤動態貝葉斯網絡情感識彆 模型(T_AsyDBN).採用MFCC 特徵及基于基頻和短時能量的跼域韻律特徵作為聽覺輸入流,在狀態層同步.將麵部幾何特徵和麵部動作參數特 徵作為視覺輸入流,與聽覺輸入流在狀態層異步.實驗結果錶明,該模型優于有狀態異步約束的聽視覺雙流DBN模型,6種情感的平均識彆 率從52.14％提高到63.71％.
위경호지대은시각정감신식지간적관련관계진행건모,제출일충삼류혼합동태패협사망락정감식별 모형(T_AsyDBN).채용MFCC 특정급기우기빈화단시능량적국역운률특정작위은각수입류,재상태층동보.장면부궤하특정화면부동작삼수특 정작위시각수입류,여은각수입류재상태층이보.실험결과표명,해모형우우유상태이보약속적은시각쌍류DBN모형,6충정감적평균식별 솔종52.14％제고도63.71％.
