隐私友好的步态数据采集与情绪识别方法

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.

关键词：家居环境、步态数据、电容地板、情绪识别

所属期刊栏目：35

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金62172252

在线出版日期：2023-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：203-212