基于核相关分析算法的情感识别模型

发布时间：2018-05-17 21:11

  本文选题：人工智能 + 人机交互　； 参考：《吉林大学学报(理学版)》2017年06期

【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.
[Abstract]:Aiming at the problems of low recognition precision and slow speed in the current emotion recognition model, an emotion recognition model based on kernel correlation analysis algorithm is designed. Firstly, the present research status of emotion recognition is analyzed to find out the reason of low recognition accuracy. Then the feature of emotion recognition is extracted, and the feature subset of optimal emotion recognition is selected by kernel correlation analysis algorithm. Finally, the Gao Si hybrid model is selected to model the training set of emotion recognition, and the simulation experiment is carried out through the specific emotion data set. Experimental results show that the kernel correlation analysis algorithm can effectively remove the adverse features of emotion recognition, accelerate the speed of emotion recognition, and improve the correct rate of emotion recognition.
【作者单位】： 中国科学院心理研究所;中国科学院大学人文学院;
【基金】：国家自然科学基金(批准号:31170977)
【分类号】：TP18;TP391.41

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本文编号：1902879