基于遗传算法的多模态情感特征融合方法
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引用本文:卢官明,程晓,李霞,闫静杰,李海波.基于遗传算法的多模态情感特征融合方法[J].南京邮电大学学报:自然科学版,2019,39(5):41~47
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作者单位
卢官明 南京邮电大学 通信与信息工程学院江苏南京210003
 
程晓 南京邮电大学 通信与信息工程学院江苏南京210003
 
李霞 南京邮电大学 通信与信息工程学院江苏南京210003
 
闫静杰 南京邮电大学 通信与信息工程学院江苏南京210003
 
李海波 南京邮电大学 通信与信息工程学院江苏南京210003
瑞典皇家理工学院瑞典斯德哥尔摩SE-10044 
基金项目:国家自然科学基金(61501249)、江苏省重点研发计划(BE2016775)和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
中文摘要: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,验证了文中提出的方法的可行性和有效性。
中文关键词:多模态情感识别  特征融合  特征选择  遗传算法
 
Multi-modal emotion feature fusion method based on genetic algorithm
Abstract:To improve the accuracy of the emotion recognition,aiming at the low accuracy of the single-modal emotion recognition and the shortcomings of conventional feature fusion methods,this paper proposes a multi-modal emotion feature fusion method based on a genetic algorithm.The features from multiple emotion modalities are selected,crossed and recombined by using the genetic algorithm.The emotion recognition tests are carried out in eNTRAFACE’05 audio-visual emotion database.The performance of the single-modal emotion recognition based on the facial expression or speech and various bimodal emotion recognitions based on the feature level or the decision level fusion are compared.Experimental results show that the performance of the bimodal emotion recognition is better than that of the single-modal emotion recognition,and the proposed method based on genetic algorithm is superior to other conventional feature fusion methods,thus demonstrating the feasibility and the effectiveness of the proposed method.
keywords:multi-modal emotion recognition  feature fusion  feature selection  genetic algorithm
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