Abstract-Vi presenterar en ny datadriven modell och algoritm för att identifiera de upplevda känslorna hos individer baserat på deras vandringsstilar. Med tanke på en RGB video av en enskild walking, vi extrahera hans / hennes walking gång i form av en serie av 3D poser. Vårt mål är att utnyttja gångegenskaperna för att klassificera människans känslomässiga tillstånd i en av fyra känslor: lycklig, ledsen, arg eller neutral. Vår upplevda känsloigenkänningsmetod använder djupa funktioner inlärda via LSTM på märkta känslodataset. Dessutom kombinerar vi dessa funktioner med affektiva funktioner som beräknas från gångar med hjälp av hållning och rörelsesignaler. Dessa funktioner klassificeras med hjälp av en Random Forest Classifier. Vi visar att vår kartläggning mellan det kombinerade funktionsutrymmet och det upplevda emotionella tillståndet ger 80.07% noggrannhet när det gäller att identifiera de upplevda känslorna. Förutom att klassificera diskreta kategorier av känslor, förutspår vår algoritm också värdena av upplevd valence och upphetsning från gångar. Vi presenterar också en "EWalk (Emotion Walk)" dataset som består av videos av att gå individer med gångar och märkta känslor. Såvitt vi vet är detta den första gångbaserade modellen för att identifiera upplevda känslor från videos av vandrande individer.
Mer nyligen, Randhavane et al. Ref kombinerade funktioner från ett LSTM-baserat nätverk med affektiva funktioner för att klassificera gångar i en av fyra upplevda känsloklasser.
Identifying Emotions from Walking using Affective and Deep Features
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}