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EM-in-M: Analyze and Synthesize Emotion in Motion

机译:EM-in-M:分析和综合运动中的情感

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摘要

We have been researching the relationship between human motion and emotion. In this paper, our purpose is to extract motion features specific to each emotion. We propose a new approach for motion data analysis, which applies the higher order Singular Value Decomposition(HOSVD) direct to the motion data and the wavelet analysis to the synthesized data with SVD. The HOSVD models the mapping between persons and emotions. The model can synthesize a complete data acting with each emotion for a given new person. The wavelet analysis extracts each motion feature from the synthesized data for each emotion. Some experimental results using motion capture data for "gait" action and 6 emotions - "angry, joy, sad and so on" show that our method can synthesize novel gait motions for a person by using the extracted motion elements and can extract some features specific to each emotion.
机译:我们一直在研究人类运动与情感之间的关系。在本文中,我们的目的是提取特定于每种情绪的运动特征。我们提出了一种新的运动数据分析方法,该方法将高阶奇异值分解(HOSVD)直接应用于运动数据,并将小波分析应用于具有SVD的合成数据。 HOSVD对人与情感之间的映射进行建模。该模型可以为给定的新人合成与每种情绪有关的完整数据。小波分析从每种情绪的合成数据中提取每种运动特征。使用针对“步态”动作和6种情绪(“愤怒,喜悦,悲伤等”)的运动捕捉数据进行的一些实验结果表明,我们的方法可以通过使用提取的运动元素为人合成新颖的步态动作,并可以提取一些特定的特征每个情感。

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