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基于时空注意力分部图卷积网络的步态情绪识别研究
目录
一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
研究背景和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
国内外研究现状及发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
研究内容和方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
二、相关理论及技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
情绪识别技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
时空注意力机制理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
图卷积网络理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
三、步态情绪识别的关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
数据收集与预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
步态特征提取技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
时空注意力模型构建技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
图卷积网络模型设计技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
四、基于时空注意力分部图卷积网络的步态情绪识别模型构建．．．．14
模型整体架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
时空注意力分部模块设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
图卷积网络模块设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
模型训练与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
五、实验与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
实验数据集及预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
实验设计与实现过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
模型性能评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
六、基于步态情绪识别的应用前景与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
应用前景展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
面临的主要挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
七、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
研究工作总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
未来研究方向及展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
一、内容综述
近年来，随着深度学习技术的飞速发展，其在图像处理、语音识别及自然语言处理等领域均取得了显著的成果。在步态情绪识别这一研究领域，研究者们也进行了诸多有益的探索。本文将对现有的基于时空注意力分部图卷积网络（Temporal-SpatialAttentionDivisibleGraphConvolutionalNetwork,TSDGCN）的步态情绪识别方法进行综述。
传统的步态情绪识别方法主要依赖于手工设计的特征提取器，如LBP（LocalBinaryPatterns）、HOG（HistogramofOrientedGradients）等。这些方法往往难以捕捉到步态序列中的时空信息，导致识别性能受到限制。为解决这一问题，研究者们开始关注基于深度学习的步态情绪识别方法。
近年来，基于卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）的步态情绪识别方法逐渐成为研究热点。时空注意力分部图卷积网络（TSDGCN）作为一种新型的神经网络结构，受到了广泛关注。TSDGCN通过引入时空注意力机制，能够自适应地关注步态序列中的重要信息，从而提高识别性能。
研究者们还尝试将循环神经网络（RecurrentNeuralNetwo
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