基于SVM新的情感计算方法

• 作者: 吴洋 孙广志 杨仲尧 杨永健 聂瑜
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 数据分析 支持向量机 情感计算 脑电波信号
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 438-442
• 页数: 5页
• 分类号: TP399
• 字数: 2723字
• 语种: 中文

摘要

传统的情感计算方法主要基于面部表情和肢体动作的变化,为解决此类方法存在的主观性问题,以人在正性和负性情感下的EEG(Electroencephalagrams)信号作为研究对象,使用中国情感图片系统,设计了测试者观看情感刺激图片的实验,使用支持向量机算法对数据进行分析,并根据实验的实际情况提出了将连续的12条数据分为一组,采用其均值进行计算的方法.实验结果表明,该方法的识别准确率达到73.33%.这不仅提供了一种减少情感产生时延导致误差的方法,同时也为脑电波的分析和优化提供了参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨永健	吉林大学软件学院	43	339	11.0	16.0
2	聂瑜	吉林大学软件学院	2	6	1.0	2.0
3	吴洋	吉林大学软件学院	4	9	2.0	3.0
4	孙广志	吉林大学软件学院	2	6	1.0	2.0
5	杨仲尧	吉林大学软件学院	2	6	1.0	2.0