隐私友好的步态数据采集与情绪识别方法

作     者：肖虹 唐健凯 丘雨涵 付心仪 Xiao Hong;Tang Jiankai;Qiu Christine;Fu Xinyi

作者机构：长沙理工大学设计艺术学院长沙410000 清华大学新雅学院北京100084 清华大学计算机科学与技术系北京100084 清华大学未来实验室北京100084 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2023年第35卷第2期

页      面：203-212页

核心收录：

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：国家自然科学基金(62172252) 

主　　题：家居环境 步态数据 电容地板 情绪识别 

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.