基于SFS的多模态生理信号情感识别

论文摘要

多模态生理信号通常具有较高的维度,高维度的特征集不仅包括噪声数据和多余数据,影响分类结果,并且在情感识别过程中将花费大量的计算机开销。因此,从高维度的特征集中选取质量较优,影响因子较大的特征具有重要意义。文中主要提取血容量搏动信号,肌电信号,呼吸信号和皮肤电反应信号四种生理信号的平均值、标准偏差、一阶差值的绝对值的平均值、归一化信号的一阶差值的绝对值的平均值、二阶差值的绝对值的平均值、归一化信号的二阶差值的绝对值的平均值这6种统计特征,采用序列前向选择算法进行生理信号特征选择,最后用支持向量机和K近邻作为分类器对选取的特征子集进行样本集的分类,分类的精度作为衡量特征子集好坏的标准。实验结果表明,采用序列前向选择算法,可以选出比原始特征集维度更低且更优的特征子集。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王晗,王坤侠

关键词: 生理情感识别,序列前向选择,支持向量机,统计特征

来源: 安徽建筑大学学报 2019年04期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,医药卫生科技,信息科技

专业: 生物学,生物医学工程,电信技术

单位: 安徽建筑大学电子与信息工程学院

基金: 佛山市科技创新团队项目(2015IT100095 S),安徽省自然科学基金(No.1708085MF167)

分类号: TN911.7;R318

页码: 83-87

总页数: 5

文件大小: 1435K

下载量: 90

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标签：生理情感识别论文;  序列前向选择论文;  支持向量机论文;  统计特征论文;