基于模糊核聚类的多模式情感识别算法研究

发布时间：2017-09-24 01:06

  本文关键词：基于模糊核聚类的多模式情感识别算法研究

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【摘要】：为了克服单模式情感识别存在的局限性,该文以语音信号和面部表情信号为研究对象,提出了一种新型的多模式情感识别算法,实现对喜悦、愤怒、惊奇和悲伤4种人类基本情感的识别。首先,将获取的信号进行预处理并提取情感特征参数,然后利用模糊核聚类算法对其进行聚类分析,即利用Mercer核,将原始空间通过非线性映射到高维特征空间,在高维特征空间中对多模式情感特征进行模糊核聚类分析。由于经过了核函数的映射,使原来没有显现的特征突现出来。实验结果验证了该方法的可行性和有效性。
【作者单位】： 渤海大学;
【关键词】： 多模式情感识别 语音信号 面部表情信号 模糊核聚类
【基金】：国家自然科学基金资助(61503038;61403042)
【分类号】：TN912.3
【正文快照】： 近年来,情感识别的研究工作在人机交互领域中已经成为一个热点问题。国内外情感识别的研究主要有两大类,一类是单模式情感识别,另一类是多模式情感识别。所谓单模式情感识别为只从单一信息通道中获得当前对象的情感状态,如从语音信号、面部表情信号或生理信号(血压、体温、脉

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本文编号：908471