【摘 要】
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为了克服单模式情感识别存在的局限性,文中以语音信号和面部表情信号为研究对象,提出了一种新型的多模式情感识别算法。首先,将提取的语音信号和面部表情信号特征进行融合,然
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61403042,61503038）, 辽宁省教育厅项目（L2013423）
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为了克服单模式情感识别存在的局限性,文中以语音信号和面部表情信号为研究对象,提出了一种新型的多模式情感识别算法。首先,将提取的语音信号和面部表情信号特征进行融合,然后通过有放回地抽样获得各训练样本集,并利用Adaboost算法训练获得各子分类器。再采用双误差异性选择策略来度量两两分类器之间的差异性。最后运用多数投票原则进行投票,得到最终识别结果。实验结果表明,该方法充分发挥了决策层融合与特征层融合的优点,使整个情感信息的融合过程更加接近人类情感识别,情感识别率达91.2%。
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