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第1章 绪论1

1.1情感的定义1

1.2情感的表示方法2

1.3情感计算4

1.4情感识别的应用6

第2章 基于语音和人脸的音视频情感识别技术回顾7

2.1语音情感识别的技术回顾7

2.1.1情感语音数据库7

2.1.2语音情感特征分析10

2.1.3语音情感的分类算法13

2.1.4语音情感识别中的难点16

2.2人脸表情识别的技术回顾17

2.2.1人脸表情数据库17

2.2.2人脸表情特征分析19

2.2.3人脸表情的分类算法24

2.2.4人脸表情识别中的难点26

2.3音视频情感识别的技术回顾26

2.4深度学习在音视频情感识别中的应用28

2.5本章小结30

第3章 基于非线性流形学习的语音情感识别31

3.1流形学习的概念31

3.2代表性的流形学习算法32

3.2.1局部线性嵌入32

3.2.2等距映射34

3.3改进的监督局部线性嵌入算法35

3.3.1监督局部线性嵌入36

3.3.2改进的监督局部线性嵌入36

3.4语音情感特征提取38

3.4.1韵律特征38

3.4.2音质特征39

3.5实验测试及结果分析40

3.5.1语音情感数据集40

3.5.2实验结果分析41

3.6本章小结43

第4章 融合核方法与非线性流形学习的语音情感识别44

4.1核方法基本理论44

4.2两种代表性的核方法46

4.2.1核主成分分析法46

4.2.2核Fisher线性判别分析47

4.3核判别局部线性嵌入48

4.4实验测试及结果分析49

4.4.1语音情感数据集50

4.4.2情感数据的低维可视化50

4.4.3语音情感识别结果比较51

4.5本章小结53

第5章 基于稀疏表示理论的鲁棒性人脸表情识别54

5.1人脸表情特征提取54

5.1.1人脸表情图像预处理54

5.1.2局部二元模式55

5.1.3 Gabor小波变换56

5.2稀疏表示58

5.2.1压缩感知理论58

5.2.2稀疏表示分类器59

5.3实验测试及结果分析60

5.3.1人脸表情数据集60

5.3.2无腐蚀和无遮挡的实验结果及分析61

5.3.3鲁棒性测试的实验结果及分析64

5.4本章小结67

第6章 基于特征层和决策层的音视频情感识别68

6.1音视频情感信息融合策略68

6.1.1特征层融合68

6.1.2决策层融合69

6.2音视频情感数据库70

6.3特征提取71

6.3.1声学特征提取71

6.3.2人脸表情特征提取71

6.4实验测试及结果分析72

6.4.1语音情感识别结果72

6.4.2人脸表情识别结果72

6.4.3音视频情感识别结果73

6.5本章小结74

第7章 基于CNN和DTPM的语音情感识别方法75

7.1 CNN的基本原理75

7.2基于CNN和DTPM的语音情感识别模型76

7.2.1 CNN的语音输入77

7.2.2 CNN微调78

7.2.3 DTPM算法79

7.3实验测试及结果分析81

7.3.1语音情感数据集82

7.3.2实验结果分析82

7.4本章小结88

第8章 融合DBN与MLP的人脸表情识别方法89

8.1 DBN的基本原理89

8.2融合DBN与MLP的人脸表情识别模型91

8.3实验测试及结果分析91

8.4本章小结95

第9章 基于多模CNN的音视频情感识别方法96

9.1基于多模CNN的音视频情感识别模型96

9.1.1 CNN的音视频输入97

9.1.2网络训练97

9.2实验测试及结果分析98

9.3本章小结100

第10章 基于混合深度学习的音视频情感识别方法101

10.1基于混合深度学习的音视频情感识别模型101

10.1.1 CNN的音视频输入102

10.1.2网络训练102

10.2实验测试及结果分析103

10.2.1音视频数据集103

10.2.2实验结果分析104

10.3本章小结109

参考文献110