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| 隐私友好的步态数据采集与情绪识别方法 | |
| 作者姓名： | 肖虹 唐健凯 丘雨涵 付心仪 |
| 作者单位： | 1. 长沙理工大学设计艺术学院;2. 清华大学新雅学院;3. 清华大学计算机科学与技术系;4. 清华大学未来实验室 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(62172252); |
| 摘 要： | 针对智能家居环境下隐私友好的步态数据,提出一种数据采集与情绪识别方法,通过电容传感器地板采集用户行走数据,形成家居环境下的用户步态数据集;根据采集的数据集提取18维步态特征进行用户情绪识别实验;在GRU＿FCN模型基础上,对卷积层和输出层进行修改优化,并提出GRU＿FCNPlus模型;对比7种常用模型算法,研究结果表明, GRU＿FCNPlus模型在4分类情绪识别任务中准确率比现有方法提高约5%.该方法可采集分析用户的情绪状态、身体状况、行为习惯等,在智能家居环境下的智能感知、人屋交互、用户体验等方面均有非常广阔的应用前景. |
| 关 键 词： | 家居环境 步态数据 电容地板 情绪识别 |
