结合人脸图像和脑电的情绪识别技术

• 作者: 廖鹏凯 杨健豪 潘家辉 黄泳锐
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 情绪识别 计算机视觉 脑机接口 机器学习 决策层信息融合
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 专论·综述
• 页码范围: 9-15
• 页数: 7页
• 字数: 5581字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3254.2018.02.003

摘要

本文通过人脸图像和脑电两个输入信号对情绪识别技术展开研究. 采用对应不同情绪的电影片段对被实验者进行情绪刺激的方法采集输入信号. 通过表情识别出八种基本表情的分类, 通过脑电识别出情绪的三种强弱波动. 通过决策层面的信息融合, 进行情绪分类. 最终的识别准确率达到89.5%, 高于采用单模态进行识别的准确率,分别为: 表情识别: 81.35%, 脑电识别: 71.53%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘家辉	华南师范大学软件学院	52	371	11.0	17.0
2	杨健豪	华南师范大学软件学院	2	4	1.0	2.0
3	黄泳锐	华南师范大学软件学院	1	4	1.0	1.0
4	廖鹏凯	华南师范大学软件学院	1	4	1.0	1.0