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研究人員開發(fā)深度學習模型 根據步態(tài)識別情緒

使用 long short-term memory (LSTM) 遞歸神經網絡和 random forest (RF) 分析姿勢,識別出最顯著的情緒。

  北卡教堂山和馬里蘭帕克的研究人員開出了一種深度學習模型,根據人的行走方式識別其情緒。論文發(fā)表在預印本網站 arXiv 上。他們的方法是從步行視頻中提取出步態(tài),進行分析,將其分類為四種情緒:快樂、悲傷、憤怒或中性。

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  研究人員說,情緒在人的生活中扮演重要的角色,定義了我們的經驗,塑造了我們看待世界的方式,影響了我們如何與他人互動。

  感知情緒有助于理解一個人的行為。研究人員結合使用了深度學習和心理學的研究成果,從 RGB 視頻中提取出步態(tài),表現為一系列的 3D 姿勢,使用 long short-term memory (LSTM) 遞歸神經網絡和 random forest (RF) 分析姿勢,識別出最顯著的情緒。

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