【摘 要】
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利用步态分析可以实现对情绪的自动识别。本研究提出了一种新的利用自然步态实现情绪识别的方法,通过智能手机、智能手环等记录手腕和脚踝处的加速度数据,利用情感视频实现情
【机 构】
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中国科学院行为科学重点实验室中国科学院心理研究所; 华北计算机系统工程研究所;
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利用步态分析可以实现对情绪的自动识别。本研究提出了一种新的利用自然步态实现情绪识别的方法,通过智能手机、智能手环等记录手腕和脚踝处的加速度数据,利用情感视频实现情绪启动,然后利用滑动平均窗口将时序的加速度数据进行切分。我们从每个切分段中提取114个特征,包括时域和频域等特征,然后利用主成分分析进行特征选取。我们训练了SVM、决策树等机器学习模型,通过比较不同模型的预测精度,我们发现脚踝处的数据预测效果也好于手腕处,SVM在识别平静和愤怒时的精度达到90.31%,识别平静和喜悦的精度为89.76%,而识别愤怒和喜悦的精度达到87.10%。初步结果表明,利用步态可以比较好地实现对情绪的识别。
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