基于动作识别的情绪提取方法研究

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1、基于动作识别的情绪提取方法研究AnApproachonActionRecognition-basedEmotionExtraction领域：计算机技术作者姓名：韩智攀指导教师：刘艳副教授企业导师：郭宝鹏高工天津大学计算机科学与技术学院二零一三年十二月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作

2、者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日中文摘要基于视频或者运动数据的动作识别技术是当今计算机视觉和模式识别的研究领域的热点问题，然而结合动作识别的结果，进行人体情绪提取的研究却较为匮乏。此课题属于人体行为学与模式识别交叉学

3、科，本文就此方向进行了深入的研究与技术路线的探索。首先，本文在现有人体行为学研究的基础上，结合计算机科学，最终得出一套关于人体情绪的标准。它包括开心、愤怒、悲伤、恐惧四种基本情绪和惊喜、厌恶两种衍生情绪。之后从肢体的角度分析这六种情绪，得出了包括人体重心的倾向、人体各个骨骼的相对位置、人体当前的动作及速率的人体肢体与情绪有关的特征。并将这些特征量化形成可以表征情绪的参数，进而得到人体动作与情绪的映射关系，即动作——情绪关系。其次，根据动作——情绪关系，提出了一套针对于三维运动数据的情绪提取方法。按照动作识别的划分基准，以Period作为情绪提取的最小单位，将计算

4、得出的情绪参数带入公式提取出的在执行该动作时人体的情绪。最后，将参数的获取方法进行简要的转变，使得动作——情绪的映射关系可以应用到视频输入源。以视频的最小单位——帧——作为视频情绪提取的单位。重心倾向、刚体部分参数和动作识别则根据数据源的变化而进行相应的调整。再由这些参数通过动作——情绪关系来最终提取出视频中人体的情绪。实验表明，本文提出的方法在基于三维运动数据的平台上效果较为良好，而在基于视频的平台上，实验效果有待进一步的提高。关键词：动作识别情绪提取动作——情绪关系情绪参数ABSTRACTActionrecognitionbasedonmotiondatao

5、rvideoisthefrontierofcomputervisionandpatternrecognition.However,giventheresultofactionrecognition,howtoextractemotioninformationbecomesanewcrosssubjectofkinesiologyandpatternrecognition.Firstly,thisresearchstartsattheexplorationofhumanemotiondataset.Combiningkinesiologyandcomputersc

6、ience,astandardhumanemotiondatasetcouldbebuild.Therearetotallysixemotionsinthedataset,fourbasicemotionsandtwoderivedemotions.Thebasicemotionscontainhappiness,anger,sadness,fearandthederivedemotionsaresurpriseanddisgust.Wethinkthesesixemotionsarerelativetohumanactivation.Afterweanalyz

7、ehumanemotionsandhumanaction,wemapemotionstoaction,calledaction-emotionmodel.Secondly,consideringouranalysisofemotionmodelandemotionparameters,weputforwardanewapproachforemotionextraction.Inthisapproach,theemotionsaredividedbyperiodwhichisthecriterionofactiondivision.Theparametersare

8、assignedweig