基于层次支持向量机的脉搏信号情感识别

• 作者: 司玉娟 杜昭慧
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 情感识别 脉搏 层次结构 支持向量机
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 信息与通信工程
• 页码范围: 37-42
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3285字
• 语种: 中文

摘要

针对传统支持向量机的情感识别中,随着识别情感的类别增加,支持向量机数目急剧增加,导致训练难度增大的同时占用内存空间过大,耗时过长的问题,提出了基于层次支持向量机的情感识别算法.该算法结合了二维情感模型理论,以层次支持向量机为基础,运用了小波分解等技术手段,构建了一套完整的脉搏信号情感识别方法.对于n类分类问题,传统的SVM(Support Vector Machine)分类需要n(n-1)/2个分类器,运用层次SVM分类只需要构造n-1个SVM分类器.实验结果表明,层次支持向量机模型在保证分类准确率的同时,减少了传统分类算法支持向量机的个数,分类速度提升了43.5％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	司玉娟	吉林大学通信工程学院	29	204	8.0	13.0
5	杜昭慧	吉林大学通信工程学院	2	3	1.0	1.0