基于遗传算法的多模态情感特征融合方法

• 作者: 卢官明 李海波 李霞 程晓 闫静杰
• 来源期刊: 南京邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 多模态情感识别 特征融合 特征选择 遗传算法
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动控制
• 页码范围: 41-47
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 6292字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14132/j.cnki.1673-5439.2019.05.007

摘要

为了提高情感识别的准确率,针对单模态情感识别率低以及常规特征融合方法存在的缺点,提出了一种基于遗传算法的多模态情感特征融合方法,利用遗传算法对多个模态的情感特征进行选择、交叉以及重组.在eNTRAFACE'05表情-语音双模态情感数据库上进行了情感识别测试,对基于面部表情或语音的单模态情感识别,以及基于特征层或决策层融合的各种双模态情感识别的性能进行了比较.实验结果表明,双模态情感识别的性能高于单模态情感识别,而且文中提出的基于遗传算法的多模态情感特征融合方法比其他几种常规的特征融合方法的效果好,验证了文中提出的方法的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卢官明	南京邮电大学通信与信息工程学院	74	904	16.0	29.0
2	李霞	南京邮电大学通信与信息工程学院	14	73	5.0	8.0
3	闫静杰	南京邮电大学通信与信息工程学院	16	123	5.0	11.0
4	程晓	南京邮电大学通信与信息工程学院	1	0	0.0	0.0