本发明公开了一种采用深度学习和UKF的基于肢体语言的情感感知方法，包括以下步骤：采用Kinect监视进入Kinect工作区的人，然后实时计算人的骨骼点；使用无迹卡尔曼滤波估计骨架点的位置，计算由于跟踪误差和设备的噪声产生的测量误差；对静态的身体动作采用卷积神经网络的方法，对动态的身体动作采用双向长短期记忆条件随机域分析；将动作处理后得到的特性的输出项直接放入softmax分类器中进行识别，识别八种情绪。基于肢体语言的情感感知具有以下优点：首先，肢体语言可以更容易地被传感器捕获；其次，基于情绪感知的身体语言噪音相对较小；第三，肢体语言较少欺骗性；第四，肢体动作的捕捉不会影响或干扰参与者的动作。