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动态多阶段强波动型表情识别模型 被引量:2
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作者 欧阳勇 陈凌钰 +2 位作者 曾雅文 万俊 王春枝 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第10期2970-2978,共9页
考虑到问卷调查顾客的满意度评价时存在样本获取困难、主观误差等问题,利用表情识别技术分析视频中顾客的情感表达,但实际应用存在人物表情变化波动过大的强波动型表情识别问题。为更好地挖掘强波动型表情变化的信息,提出一种动态多阶... 考虑到问卷调查顾客的满意度评价时存在样本获取困难、主观误差等问题,利用表情识别技术分析视频中顾客的情感表达,但实际应用存在人物表情变化波动过大的强波动型表情识别问题。为更好地挖掘强波动型表情变化的信息,提出一种动态多阶段强波动型表情识别模型(LNsCo),该模型包括长期情绪波动状态生成器(LEF)、近短期表情特征生成器(NsSE)、平行共同注意力网络(co-attention network)。将图像序列预处理后,分别送到LEF和NsSE提取表情的隐藏特征,利用共同注意网络生成二者相互依赖的表征,用分类器进行表情分类。在公共数据集和真实应用场景下的结果表明,所述方法具有良好的性能。 展开更多
关键词 波动型表情识别 长期情绪波动状态生成器 近短期表情特征生成器 平行共同注意力网络 双向长短期记忆网络
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