基于核相关分析算法的情感识别模型

摘要：

针对目前情感识别模型中存在的识别精度低、速度慢等问题,设计一种基于核相关分析算法的情感识别模型.首先对目前情感识别的研究现状进行分析,找出导致识别精度低的原因;然后提取情感识别的特征,并通过核相关分析算法选择最优情感识别的特征子集,减少情感识别的特征向量数;最后选择高斯混合模型对情感识别的训练集进行建模,并通过具体情感数据集进行仿真实验.实验结果表明,核相关分析算法可有效去除情感识别的不利特征,加快了情感识别速度,提高了情感识别的正确率.

关键词：人工智能、人机交互、情感识别、核相关分析、特征子集

所属期刊栏目：55

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金31170977

在线出版日期：2017-12-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1539-1544