基于图像与生理参数特征融合的情感识别方法研究

针对采用人脸图像进行情感识别的准确率低、存在个体差异性且不能满足应急处置需求的问题,文章提出了一种基于图像和生理信号的多模态特征融合情感识别方法。利用奇异值分解(singular value decomposition,SVD)方法和小波分解法分别对图像信息和生理信号进行特征提取,然后采用主成分分析(principal component analysis,PCA)方法对多模态特征进行降维融合,将反向传播(back propagation,BP)神经网络作为分类器,对不同情感进行分类识别。情感诱发试验结果表明,该方法能有效提高情感识别的正确率。