PSYCH OpenIR  > 认知与发展心理学研究室
基于核相关分析算法的情感识别模型
其他题名Emotion Recognition Model Based on Kernel Correlation Analysis Algorithm
刘颖1,2; 贺聪2; 张清芳1
2017
发表期刊吉林大学学报(理学版)
ISSN1671-5489
文章类型期刊论文
卷号55期号:6页码:1539-1544
摘要

针对目前情感识别模型中存在的识别精度低 速度慢等问题 设计一种基于核相关分析算法的情感识别模型.首先对目前情感识别的研究现状进行分析 找出导致识别精度低的原因 然后提取情感识别的特征 并通过核相关分析算法选择最优情感识别的特征子集减少情感识别的特征向量数 最后选择高斯混合模型对情感识别的训练集进行建模 并通过具体情感数据集进行仿真实验.实验结果表明 核相关分析算法可有效去除情感识别的不利特征 加快了情感识别速度提高了情感识别的正确率.

其他摘要

In view of the problems of low recognition accuracy and slow speed in current emotion recognition model,we designed an emotion recognition model based on kernel correlation analysis algorithm.  Firstly,the current research status of emotion recognition was analyzed,and the causes of low recognition accuracy were found out.  Secondly,the characteristics of emotion recognition was extracted,and the feature subset of emotion recognition was selected by kernel correlation analysis algorithm to reduce the number of feature vectors of emotion recognition.  Finally,the Uauss mixture model was used to model the training set of emotion recognition,and the simulation experiments were carried out  by  the  specific  emotional  data  set.  The experimental results show that the kernel correlation analysis  algorithm  can  effectively remove the disadvantageous features of emotion recognition,accelerate  the speed of emotion recognition,and improve the accuracy of emotion recogration.

关键词人工智能 人机交互 情感识别 核相关分析 特征子集
DOI10. 13413/j. cnki, jdxblxb. 2017. 06. 35
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收录类别CSCD
语种中文
项目资助者国家自然科学基金(批准号:31170977).
CSCD记录号CSCD:6113457
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文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.psych.ac.cn/handle/311026/22145
专题认知与发展心理学研究室
作者单位1.中国科学院 心理研究所
2.中国科学院大学 人文学院
推荐引用方式
GB/T 7714
刘颖,贺聪,张清芳. 基于核相关分析算法的情感识别模型[J]. 吉林大学学报(理学版),2017,55(6):1539-1544.
APA 刘颖,贺聪,&张清芳.(2017).基于核相关分析算法的情感识别模型.吉林大学学报(理学版),55(6),1539-1544.
MLA 刘颖,et al."基于核相关分析算法的情感识别模型".吉林大学学报(理学版) 55.6(2017):1539-1544.
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