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基于新双模融合算法的情感检测系统
1
作者
黄永明
章国宝
+1 位作者
刘海彬
达飞鹏
《天津大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第12期1067-1072,共6页
针对传统的分类器融合存在的诸多问题,提高情感检测正确率,采用双模态(音频、视频)参数提取,选择差异性强的组合小波神经网络(MWNN)与混合高斯模型(GMMs)分类器.在语音韵律、音质特征与人脸几何特征提取后,对提取后的特征用主元分析法(P...
针对传统的分类器融合存在的诸多问题,提高情感检测正确率,采用双模态(音频、视频)参数提取,选择差异性强的组合小波神经网络(MWNN)与混合高斯模型(GMMs)分类器.在语音韵律、音质特征与人脸几何特征提取后,对提取后的特征用主元分析法(PCA)进行降维,对分类器进行匹配化输出,最后引入GA算法来搜索最优的融合系数向量,充分发挥各分类器本身对特定情感的敏感特性.实验证明,与传统的融合算法相比,经匹配化的GA融合算法将识别率提高了4%～10%,具有更高的识别率与更强的泛化能力.
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关键词
情感语句
人脸表情
基因遗传算法
分类器匹配
双模融合
情感
检测
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职称材料
题名
基于新双模融合算法的情感检测系统
1
作者
黄永明
章国宝
刘海彬
达飞鹏
机构
东南大学自动化学院
出处
《天津大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第12期1067-1072,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(60805002)
文摘
针对传统的分类器融合存在的诸多问题,提高情感检测正确率,采用双模态(音频、视频)参数提取,选择差异性强的组合小波神经网络(MWNN)与混合高斯模型(GMMs)分类器.在语音韵律、音质特征与人脸几何特征提取后,对提取后的特征用主元分析法(PCA)进行降维,对分类器进行匹配化输出,最后引入GA算法来搜索最优的融合系数向量,充分发挥各分类器本身对特定情感的敏感特性.实验证明,与传统的融合算法相比,经匹配化的GA融合算法将识别率提高了4%～10%,具有更高的识别率与更强的泛化能力.
关键词
情感语句
人脸表情
基因遗传算法
分类器匹配
双模融合
情感
检测
Keywords
emotion speech
facial expression
genetic algorithm
classifiers matching
double-mode fusion
emotion detection
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于新双模融合算法的情感检测系统
黄永明
章国宝
刘海彬
达飞鹏
《天津大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
0
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