陈丹淇
- 作品数：1 被引量：1H指数：1
- 供职机构：西北工业大学计算机学院更多>>
- 发文基金：陕西省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于动态贝叶斯网络的听视觉融合情感识别被引量：1
- 2011年
- 在多媒体领域的研究中,对听视觉情感识别,如何融合听视觉情感信息是关键问题。传统的融合方法采用状态同步多流隐马尔可夫模型(Syn_AVHMM),但忽略了音视频情感信息之间的异步关系,从而影响识别结果。为了对听视觉情感信息之间的关联和异步关系进行更准确的描述,提出了一种听视觉状态可以异步,加入异步程度可控的多流动态贝叶斯网络情感识别模型(Asy_DBN),并在eNERFACE’05听视觉情感数据库上进行了情感识别实验。实验结果表明,通过调整听视觉状态流之间的异步约束,Asy_DBN模型可以得到最好的识别结果,六种情感的平均识别率比马尔可夫模型高出9.88%,为实际应用提供了依据。
- 陈丹淇蒋冬梅Ilse RavyseHichem Sahli
- 关键词：动态贝叶斯网络情感识别
