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申请/专利权人：中国科学技术大学

摘要：本发明涉及一种基于人体运动步态和姿态的情绪识别方法及系统，其方法包括：S1：对人体步态序列数据集进行预处理，构建样本集；S2：对样本集中步态数据进行预处理，得到根关节的位置和绝对速度以及其他20个关节的相对于根关节的相对位置和相对速度；S3：根据预定义的12个姿态特征，选取5个最能区分不同情绪的姿态特征；S4：构建人体运动步态和姿态的情绪识别模型，包含：步态情绪提取模块、姿态情绪提取模块以及分类器，将关节的相对位置、相对速度和5个姿态特征输入人体运动步态和姿态的情绪识别模型，输出各种情绪对应的概率。本发明提供的方法，能够提高基于步态和姿态的情绪识别的准确率，不需要高分辨率图片，适用范围更广。

主权项：1.一种基于人体运动步态和姿态的情绪识别方法，其特征在于，包括：步骤S1：对人体步态序列数据集进行预处理，构建样本集；步骤S2：对所述样本集中步态数据进行预处理，得到根关节的位置和绝对速度以及其他20个关节的相对于所述根关节的相对位置和相对速度；步骤S3：根据预定义的12个姿态特征，选取5个最能区分不同情绪的姿态特征；步骤S4：构建人体运动步态和姿态的情绪识别模型，包含：步态情绪提取模块、姿态情绪提取模块以及分类器；其中，将关节的所述相对位置和所述相对速度输入步态情绪提取模块，输出步态时空特征；将所述姿态特征输入姿态情绪提取模块，输出姿态时空特征；将所述步态时空特征和所述姿态时空特征输入所述分类器，输出各种情绪的概率；其中所述步态情绪提取模块，具体包括：步骤S411：将21个关节的所述相对位置和所述相对速度输入步态情绪提取模块，利用关节卷积层提取每个关节的相对位置空间特征和相对速度空间特征；步骤S412：将所述相对位置空间特征和所述相对速度空间特征按照5个运动链分组，分别输入5个对应的运动链注意力层，提取5个运动链空间特征，其中，5个运动链包括；躯干、左臂、右臂、左腿和右腿；将5个所述运动链空间特征分别经过5个LSTM提取其时间特征，得到5个运动链的时空特征；步骤S413：将5个所述运动链的时空特征输入到融合运动链注意力层进行融合，再经过5个连续的CNN，输出整个人体的步态时空特征；其中所述姿态情绪提取模块，具体包括：步骤S421：将5个所述姿态特征输入姿态情绪提取模块，利用LSTM提取其时间特征，得到姿态时间特征；步骤S422：将所述姿态时间特征经过卷积层提取其空间特征，得到姿态时空特征。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学技术大学 一种基于人体运动步态和姿态的情绪识别方法及系统