大数据网络平台的双模态情绪识别方法

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为提高移动用户体验,适应不断增加的个性化服务,提出一种能够识别用户情绪和行为模式的基础设施。双模态情绪识别方法用于对视频和音频数据的特征提取,最终决策取决于分类后的融合得分;为处理大量音频和视频数据,采用情感数据库的常规处理和Hadoop的分布式多媒体处理。在3个公开的音视频数据库eNTERFACE、Kanade-Cohn和Berlin上的实验结果验证了提出系统的有效性,采用双模态的平均精确度达92.9%,其性能随着节点数量的增加而增强,随着总文件大小的增加,性能增加愈加明显。
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