基于选择性集成的情感识别

• 作者: 何琨 杨勇 王国胤
• 来源期刊: 重庆邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 情感计算 情感识别 支持向量机 集成学习 选择性集成
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动化
• 页码范围: 413-416
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 3410字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-825X.2007.04.004

摘要

当前,情感识别已经成为情感计算中一个重要研究问题.传统的情感识别方法有人工神经网络(ANN)的情感识别、模糊集的情感识别、支持向量机的情感识别和隐马尔可夫模型(HMM)的情感识别等.将选择性集成的方法应用到情感识别中,该方法通过训练数据集的随机数抽取、训练,得到一批候选分类器,并通过差异性计算,挑选出大于平均差异性水平的分类器用来做最终情感识别.实验表明,该方法比传统的识别方法以及bagging集成方法的效果都好,能有效地提高情感识别的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王国胤	重庆邮电大学计算机科学与技术研究所	212	6947	36.0	79.0
2	杨勇	重庆邮电大学计算机科学与技术研究所	38	392	11.0	18.0
3	何琨	重庆邮电大学计算机科学与技术研究所	1	7	1.0	1.0