触觉手势情感识别的超限学习方法

• 作者: 刘华平 孙富春 王博文 魏佳琪
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 触觉 情感识别 极限学习机 特征提取 触摸手势 支持向量机 人机交互 机器学习
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 页码范围: 127-133
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3531字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11992/tis.201804029

摘要

为了解决声音和图像情感识别的不足,提出一种新的情感识别方式:触觉情感识别.对CoST(corpus ofsocial touch)数据集进行了一系列触觉情感识别研究,对CoST数据集进行数据预处理,提出一些关于触觉情感识别的特征.利用极限学习机分类器探究不同手势下的情感识别,对14种手势下的3种情感(温柔、正常、暴躁)进行识别,准确度较高,且识别速度快识别时间短.结果表明,手势的不同会影响情感识别的准确率,其中手势“stroke”的识别效果在不同分类器下的分类精度均为最高,且有较好的分类精度,达到72.07％;极限学习机作为触觉情感识别的分类器,具有较好的分类效果,识别速度快;有的手势本身对应着某种情感,从而影响分类结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙富春	清华大学智能技术与系统国家重点实验室	116	2389	20.0	47.0
2	刘华平	清华大学智能技术与系统国家重点实验室	57	650	12.0	24.0
3	王博文	河北工业大学省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室	86	900	18.0	27.0
4	魏佳琪	河北工业大学省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室	1	1	1.0	1.0