熊勰
- 作品数：3 被引量：11H指数：3
- 供职机构：西南大学物理科学与技术学院（电子信息工程学院）更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点学科基础心理学科研基金项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于生理信号的二分类情感识别系统特征选择模型和泛化性能分析被引量：4
- 2011年
- 基于生理信号的二分类情感识别系统的特征选择问题其规模随着初始特征维数的增加呈指数增长,它是一个NP难问题。以系统的漏报率和虚报率为评价指标,建立性能良好的二分类情感识别系统的任务,是找到原始特征中使漏报率和虚报率最低的特征子集。将此过程抽取为一个组合优化模型,用禁忌搜索算法进行特征选择,用Fisher分类器进行分类。对66名大学生的4种离散情感(喜、怒、哀、惧)状态下采集的两种情感生理信号(皮肤电导和心率)进行特征选择和分类,发现禁忌搜索能较好地解决系统构建中的特征选择组合优化问题,并且由此构建的情感识别系统在单用户和多用户验证集上均获得了较好的泛化结果,表明构建于多用户数据集上的情感识别系统的泛化能力较强。系统在单用户数据上的验证结果也表明情感生理反应的个体差异对4种离散情感的识别具有不同程度的影响。
- 温万惠刘光远熊勰
- 关键词：情感识别禁忌搜索
- 生理信号情感识别中的特征组合选择研究
- 生理信号情感识别实验采用视频作为唤起材料，以激发高兴、惊奇、厌恶、悲伤、愤怒和恐惧六种情感，记录被试的皮肤电反应(GSR)、心率(HR)、脉搏(Pluse)、呼吸(RSP)、心电(ECG)和面部肌电(EMG)等信号作为情...
- 熊勰
- 关键词：情感识别SVM算法
- 基于智能算法的生理信号情感识别被引量：3
- 2011年
- 针对基于生理信号的情感识别问题,采用具有模拟退火机制的遗传算法、最大最小蚁群算法和粒子群算法来进行特征选择,用Fisher分类器对高兴、惊奇、厌恶、悲伤、愤怒和恐惧6种情感进行分类,获得了较高的识别率,并找出了对情感识别系统模型的构建具有较好性能的特征组合,建立了对6类情感具有预测能力的识别系统。
- 熊勰刘光远温万惠
- 关键词：情感识别
