原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
以带有典型情感色彩的视频片段为情感诱发素材,采集皮肤电(galvanic skin response,GSR)信号构成了情感识别研究的初始数据库,并在该数据库的基础上研究了免疫机制对识别过程中的特征选择的影响.首先从GSR信号中提取了30个统计特征,并用平静状态下的相应特征值对其进行标准化;然后在混合粒子群算法(HPSO)的基础上增加免疫操作,形成免疫混合粒子群算法(immune hybrid particle swarm optimization,IH-PSO)进行特征选择,测试特征选择效果时,采用Fisher分类器进行分类;最后分别用两种算法选择出的特征组合进行了情感识别验证.验证结果显示,与HPSO相比,IH-PSO能以较少特征获得较高识别率,这说明免疫机制的应用能够使特征选择过程变得更优.
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文献信息
篇名 免疫机制对皮肤电信号情感特征选择的影响
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 免疫机制 皮肤电信号 情感识别 混合粒子群 特征选择
年,卷(期) 2010,(12) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 4558-4560,4564
页数 分类号 TP391.4
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2010.12.047
五维指标
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 吴光华 西南大学电子信息工程学院 1 7 1.0 1.0
3 龙正吉 西南大学电子信息工程学院 6 67 5.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
免疫机制
皮肤电信号
情感识别
混合粒子群
特征选择
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导