【摘 要】
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本文构建了一种三特征流混合动态贝叶斯网络（T_AsyDBN）听视觉情感识别模型，听觉流采用MFCC特征和经过PCA降维的局部韵律特征，视觉流定义了二维面部几何特征和三维面部动作参
【机 构】
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西北工业大学计算机学院,西安 710072
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本文构建了一种三特征流混合动态贝叶斯网络（T_AsyDBN）听视觉情感识别模型，听觉流采用MFCC特征和经过PCA降维的局部韵律特征，视觉流定义了二维面部几何特征和三维面部动作参数特征，并经过PCA降维，形成19维视觉特征。两个听觉特征流在状态层同步，而它们与视觉特征流可以在一定约束条件下异步。在eNERFACE’05听视觉情 感数据库上的情感识别实验表明，通过调整听视觉状态流之间的异步约束，与传统的多流隐马尔可夫模型（MSHMM）以及有状态异步约束的听视觉双流DBN模型（Asy_DBN）相比，T_AsyDBN模型的识别率分别高出18.73％和10.21%。
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