【摘 要】
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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
【机 构】
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南京邮电大学通信与信息工程学院,瑞典皇家理工学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61501249);江苏省重点研发计划(BE2016775);江苏省研究生科研与实践创新计划(KYLX15_0827,KYLX16_0660,KYCX17_0787)资助项目
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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
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