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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.12
- 수록면
- 59 - 64 (6page)
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In recent years, emotion recognition has been an interesting and challenging topic. Compared to facial expressions and speech modality, gesture-based emotion recognition has not received much attention with only a few efforts using traditional hand-crafted methods. These approaches require major computational costs and do not offer many opportunities for improvement as most of the science community is conducting their research based on the deep learning technique. In this paper, we propose an end-to-end deep learning approach for classifying emotions based on bodily gestures. In particular, the informative keyframes are first extracted from raw videos as input for the 3D-CNN deep network. The 3D-CNN exploits the short-term spatiotemporal information of gesture features from selected keyframes, and the convolutional LSTM networks learn the long-term feature from the features results of 3DCNN. The experimental results on the FABO dataset exceed most of the traditional methods results and achieve state-of-the-art results for the deep learning-based technique for gesture-based emotion recognition.
목차
ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. PROPOSED METHOD
3. EXPERIMENTS AND RESULTS
4. CONCLUSION AND FUTHER WORK
REFERENCES
참고문헌 (28)
참고문헌 신청
Andrea Kleinsmith / 2013 / Affective Body Expression Perception and Recognition: A Survey / IEEE Transactions on Affective Computing 4(1):15~33
Michelle Karg / 2013 / Body Movements for Affective Expression: A Survey of Automatic Recognition and Generation / IEEE Transactions on Affective Computing 4(4):341~359
D. Glowinski / 2011 / Toward a Minimal Representation of Affective Gestures / IEEE Transactions on Affective Computing 2(2):106~118
D. Glowinski / 2008 / Technique for Automatic Emotion Recognition by Body Gesture Analysis / Proc. CVPR
S. Piana / 2014 / Real-time Automatic Emotion Recognition from Body Gestures
Michelle Karg / 2013 / Body Movements for Affective Expression: A Survey of Automatic Recognition and Generation / IEEE Transactions on Affective Computing 4(4):341~359
D. Glowinski / 2011 / Toward a Minimal Representation of Affective Gestures / IEEE Transactions on Affective Computing 2(2):106~118
D. Glowinski / 2008 / Technique for Automatic Emotion Recognition by Body Gesture Analysis / Proc. CVPR
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