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基于SAE和LSTM RNN的多模态生理信号融合和情感识别研究
被引量：
24
1
作者
李幼军
黄佳进
+1 位作者
王海渊
钟宁
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第12期109-120,共12页
为了提高情感识别的分类准确率,提出一种将栈式自编码神经网络(SAE)和长短周期记忆单元循环神经网络(LSTM RNN)融合的多模态融合特征情感识别方法。该方法通过SAE对不同模态的生理特征进行信息融合和压缩,随后用LSTM RNN对长时间周期的...
为了提高情感识别的分类准确率,提出一种将栈式自编码神经网络(SAE)和长短周期记忆单元循环神经网络(LSTM RNN)融合的多模态融合特征情感识别方法。该方法通过SAE对不同模态的生理特征进行信息融合和压缩,随后用LSTM RNN对长时间周期的融合进行情感分类识别。通过将该方法用到开源数据集中进行验证,得到情感分类准确率达到0.792 6。实验结果表明,SAE对多模态生理特征进行了有效融合,LSTM RNN能够有效地对长时间周期中的关键特征进行识别。
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关键词
多模态
生理
信号
情感识别
栈式自编码神经网络
长短周期记忆循环神经网络
多模态生理信号融合
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职称材料
题名
基于SAE和LSTM RNN的多模态生理信号融合和情感识别研究
被引量：
24
1
作者
李幼军
黄佳进
王海渊
钟宁
机构
北京工业大学国际WIC研究院
磁共振成像脑信息学北京市重点实验室
脑信息智慧服务北京市国际科技合作基地
北京未来网络科技高精尖创新中心
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第12期109-120,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.61420106005)
国家重点基础研究发展计划基金资助项目(No.2014CB744600)
国家国际科技合作专项基金资助项目(No.2013DFA32180)~~
文摘
为了提高情感识别的分类准确率,提出一种将栈式自编码神经网络(SAE)和长短周期记忆单元循环神经网络(LSTM RNN)融合的多模态融合特征情感识别方法。该方法通过SAE对不同模态的生理特征进行信息融合和压缩,随后用LSTM RNN对长时间周期的融合进行情感分类识别。通过将该方法用到开源数据集中进行验证,得到情感分类准确率达到0.792 6。实验结果表明,SAE对多模态生理特征进行了有效融合,LSTM RNN能够有效地对长时间周期中的关键特征进行识别。
关键词
多模态
生理
信号
情感识别
栈式自编码神经网络
长短周期记忆循环神经网络
多模态生理信号融合
Keywords
multi-modal bid-signal emotion recognition, stacked auto-encoder neural network, LSTM recurrent neural network, multi-modal bid-signals fusion
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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被引量
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1
基于SAE和LSTM RNN的多模态生理信号融合和情感识别研究
李幼军
黄佳进
王海渊
钟宁
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2017
24
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