【摘 要】
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情感识别技术是智能人机交互的重要基础,它涉及计算机科学、语言学、心理学等多个研究领域,是模式识别和图像处理领域的研究热点。鉴于此,基于Boosting框架提出两种有效的视
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情感识别技术是智能人机交互的重要基础,它涉及计算机科学、语言学、心理学等多个研究领域,是模式识别和图像处理领域的研究热点。鉴于此,基于Boosting框架提出两种有效的视觉语音多模态融合情感识别方法：第一种方法将耦合HMM（coupled HMM）作为音频流和视频流的模型层融合技术,使用改进的期望最大化算法对其进行训练,着重学习难于识别的（即含有更多信息的）样本,并将Ada Boost框架应用于耦合HMM的训练过程,从而得到Ada Boost-CHMM总体分类器;第二种方法构建了多层Boosted HMM
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