基于时空兴趣点的情绪识别

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摘要：情绪识别是当前人工智能和机器学习研究领域的热点问题，情绪识别目前多采用面部表情、身体行为和语音信号分析法。该文提出了一种基于时空兴趣点的情绪识别算法，该算法从包含情绪特征的视频中提取大量的时空兴趣点，并将兴趣点进行优化处理，从而对情绪进行表征，最后利用最近邻分类和支持向量分类分别进行情绪识别。实验在FABO数据库下，分析了开心，悲伤，恐惧，愤怒，迷惑，无聊，惊喜七种不同的情绪，分别对面部和面部结合肢体动作两种情况进行了测试，其中最佳识别率能达到80．5％，证明了该算法的有效性和鲁棒性。

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关键词：人工智能 机器学习 信号分析 研究领域 大家共享 时空兴趣点 情绪识别 特征提取 最近邻分类 支持向量机