基于新双模融合算法的情感检测系统的研究

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中文摘要：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，选择差异性极强的基于函数拟合的组合小波神经网络（MWNN）分类器与基于概率统计的混合高斯模型（GMMs）分类器。在语音韵律特征与人脸几何特征提取后，引入表情图片特征的一阶、二阶差分特征向量对GMMs经行了时序化补偿，对提取后特征用主元分析法（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，采用简化的分类器模型，提高系统的实时性。实验证明，在双模、不同性质分类器融合的条件下，与传统的融合算法相比，匹配化后的GA融合算法有更高的识别率与更强的泛化能力。

作者：

黄永明、章国宝、达飞鹏、刘海彬

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作者单位：

东南大学，南京，210096

关键词：

表情图片遗传算法分类器匹配情感检测

主办单位：

教育部

国务院学位办

会议名称：

2009全国博士生学术会议——计算机视觉与人工智能

会议时间：

2009-10-15

会议地点：

天津

会议母体文献：

2009全国博士生学术会议——计算机视觉与人工智能论文集

页码：

1-8

出版时间：

2009