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基于层次支持向量机的脉搏信号情感识别
引用本文:杜昭慧,司玉娟. 基于层次支持向量机的脉搏信号情感识别[J]. 吉林大学学报(信息科学版), 2017, 35(1). DOI: 10.3969/j.issn.1671-5896.2017.01.007
作者姓名:杜昭慧  司玉娟
作者单位:1. 吉林大学通信工程学院,长春,130012;2. 吉林大学通信工程学院,长春130012;吉林大学珠海学院,广东珠海519041
基金项目:吉林省重点科技攻关基金资助项目,长春市重大科技攻关专项基金资助项目,广东省自然科学基金资助项目,吉林省科技发展计划基金资助项目
摘    要:针对传统支持向量机的情感识别中,随着识别情感的类别增加,支持向量机数目急剧增加,导致训练难度增大的同时占用内存空间过大,耗时过长的问题,提出了基于层次支持向量机的情感识别算法.该算法结合了二维情感模型理论,以层次支持向量机为基础,运用了小波分解等技术手段,构建了一套完整的脉搏信号情感识别方法.对于n类分类问题,传统的SVM(Support Vector Machine)分类需要n(n-1)/2个分类器,运用层次SVM分类只需要构造n-1个SVM分类器.实验结果表明,层次支持向量机模型在保证分类准确率的同时,减少了传统分类算法支持向量机的个数,分类速度提升了43.5%.

关 键 词:情感识别  脉搏  层次结构  支持向量机

Emotion Recognition of Pulse Signal Based on Hierarchical Support Vector Machine
DU Zhaohui,SI Yujuan. Emotion Recognition of Pulse Signal Based on Hierarchical Support Vector Machine[J]. Journal of Jilin University:Information Sci Ed, 2017, 35(1). DOI: 10.3969/j.issn.1671-5896.2017.01.007
Authors:DU Zhaohui  SI Yujuan
Abstract:
Keywords:emotion recognition  blood volume pulse  hierarchical structure  support vector machine (SVM)
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