基于BPSO的四种生理信号的情感状态识别

• 作者: 刘光远 杨瑞请
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 生理信号 二进制粒子群算法 特征选择 情感识别
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 人工智能及图像处理技术
• 页码范围: 137-138,154
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 2813字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2008.03.041

摘要

通过生理信号来识别人的情感状态越来越引起人们的关注.如何提取有效的生理信号特征进行情感状态的分类,是情感识别的关键.本文采用离散二进制粒子群优化算法(BPS0)进行特征选择,以提高情感状态分类的效果.通过四种生理信号来识别四种情感状态,用最近邻法进行分类,总体识别率达到85%.仿真实验结果表明,将BPSO方法用于生理信号的特征选择是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘光远	西南大学电子信息工程学院	52	473	13.0	18.0
2	杨瑞请	西南大学计算机与信息科学学院	1	15	1.0	1.0