Människokroppsrörelser och kroppsställningar innehåller känslospecifik information. På grundval av denna motivering är syftet med denna studie att analysera denna information i den rumsliga och tidsmässiga strukturen av rörelse fånga data och extrahera funktioner som är tecken på vissa känslor i termer av affektiva tillstånd deskriptorer. Vårt bidrag består i att identifiera direkt eller indirekt relaterade deskriptorer till känsloklassificering i människans rörelse och genomföra en omfattande analys av dessa deskriptorer (funktioner) som faller in i tre olika kategorier: hållningsdeskriptorer, dynamiska deskriptorer och frekvensbaserade deskriptorer för att mäta deras prestanda med avseende på att förutsäga det affektiva tillståndet hos en ingångsrörelse. Klassificeringsresultaten visar att ingen enskild kategori är tillräcklig av sig själv; den bästa förutsägelsen uppnås när alla kategorier kombineras.
Cimen m.fl. presenterade ett nytt tillvägagångssätt för att identifiera direkt eller indirekt relaterade deskriptorer till känsloklassificering i människans rörelse och genomföra en omfattande analys av dessa deskriptorer (funktioner) som faller in i tre olika kategorier: hållningsdeskriptorer, dynamiska deskriptorer och frekvensbaserade deskriptorer för att mäta deras prestanda när det gäller att förutsäga det affektiva tillståndet hos en indatarörelse REF.
Classification of human motion based on affective state descriptors
{'venue': 'Journal of Visualization and Computer Animation', 'journal': 'Journal of Visualization and Computer Animation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}