基于核相关分析算法的情感识别模型

• 作者: 刘颖 张清芳 贺聪
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人工智能 人机交互 情感识别 核相关分析 特征子集
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 1539-1544
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 2793字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2017.06.35

摘要

针对目前情感识别模型中存在的识别精度低、速度慢等问题,设计一种基于核相关分析算法的情感识别模型.首先对目前情感识别的研究现状进行分析,找出导致识别精度低的原因;然后提取情感识别的特征,并通过核相关分析算法选择最优情感识别的特征子集,减少情感识别的特征向量数;最后选择高斯混合模型对情感识别的训练集进行建模,并通过具体情感数据集进行仿真实验.实验结果表明,核相关分析算法可有效去除情感识别的不利特征,加快了情感识别速度,提高了情感识别的正确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘颖	中国科学院心理研究所	158	3777	30.0	58.0
5	张清芳	中国科学院心理研究所	16	365	9.0	16.0
6	贺聪	中国科学院大学人文学院	3	40	3.0	3.0