情感动作识别

情感识别：数据挖掘项目探索 这个项目深入研究了情感识别领域，利用数据挖掘技术探索情感识别的奥秘。项目重点关注： 数据收集与处理： 从社交媒体、文本对话等渠道收集情感数据，并进行清洗、标注等预处理工作。 特征工程： 从文本数据中提取能够表达情感的特征，例如词汇选择、语法结构、语义信息等。 模型构建与训练： 选择合适的机器学习或深度学习模型，进行训练和优化，使其能够准确识别文本中的情感倾向。 结果评估与分析： 评估模型的性能，并分析模型的优缺点，以及如何改进模型的准确率和鲁棒性。 通过这个项目，我们希望能够更深入地理解情感识别的原理，并探索其在各个领域的应用潜力。

使用Matlab对数组和字符串进行处理，用于静态背景条件下的人体动作识别研究。

该存储库展示了使用视频动作识别的时间表示方法，通过集成C代码在MATLAB中实现。方法利用预训练的大规模图像数据网络进行特征提取，并结合金字塔池时间序列来捕获短期和长期特征。此外，还提出了一种简单的视频级表示方法，通过时间分割解决了长视频的信息丢失问题。实验结果表明，该方法在第一人称和第三人称动作识别中表现出良好的性能。

包括使用特征降维的语音情感识别、基于支持向量机的语音情感识别、基于神经网络的语音情感识别以及基于K近邻分类算法的语音情感识别程序。

名词术语一、基本名词

视频图matlab代码主页：论文“基于全局时间表示的CNN用于红外动作识别”的代码抽象。红外人体动作识别具有多种优势，对光照、外观和阴影变化不敏感。现有方法虽有基于空间或局部时间信息，未考虑全局时间信息对视频中身体运动的更佳描述。本研究提出光流堆叠差异图像（OFSDI）作为新的全局时间表示形式，综合局部、全局和空间时间信息，从红外动作数据中提取鲁棒且判别性强的特征。利用局部、空间和全局时间流应用CNN获取有效的卷积特征图，并通过轨迹约束池聚合为三流轨迹合并的深度卷积描述符（TSTDD）。采用局域约束线性编码（LLC）方法提高特征鲁棒性，并通过线性SVM对动作数据进行分类。实验在红外动作识别数据

本研究通过多策略的应用，使用LibSVM技术对四种情感——高兴、愤怒、恐惧和平静进行识别。具体而言，第一层面识别了高兴与愤怒，恐惧和平静两大类情感，第二层面的识别率见表4.3，第三层面的识别率见表4.4。最终根据乘法准则，得出了各种情感的识别概率。本研究进一步比较了采用1-4策略和1.2-4策略的识别率，详见表4.5。

这个项目是我独立完成的，功能完备，非常适合大学生学习和应对数字图像处理课程设计、大作业和毕业设计等。欢迎下载并进行交流，共同学习，共同进步！

精选的关于弱监督时间动作本地化的出版物列表，帮助研究者在这一领域导航。此存储库仅包含接受的会议论文，以确保可靠性和更新性。最近更新日期为2021年5月3日。性能指标报告了在不同IoU阈值下的平均精确度（mAP），涵盖了THUMOS14和ActivityNet的不同版本。链接指向实现框架的规范。

基于Matlab的情感识别代码DKDA利用双核判别分析算法进行数据融合。该代码适用于Matlab环境。主要功能是applyDKDA.m。此外，您还可以参考以下文献：@inproceedings {aly2016multi，title = {使用DKDA的基于Kinect的面部情感识别的多模态特征融合框架}，作者= {Aly，Sherin和Torki，Marwan}，书名= {计算机视觉的应用（WACV），2016年IEEE冬季会议}，第= {1--10}页，年= {2016}，组织= {IEEE}