【摘 要】
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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
【机 构】
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西北工业大学计算机学院,布鲁塞尔自由大学电子与信息工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60703104）, 陕西省自然科学基金项目（SJ08F28）
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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,
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