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一种基于多分类器主客观融合的生理信号情感识别方法
- 专利权人:
- 南京邮电大学
- 发明人:
- 叶宁,赵佳文,黄海平,王娟,王汝传,汪莹,徐叶强,张力行,程康
- 申请号：
- CN201711077252.4
- 公开号：
- CN107944473A
- 申请日:
- 2017.11.06
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2018
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于多分类器主客观融合的生理信号情感识别方法。首先用户对产品进行使用感体验,并填写中文版的PAD情绪量表问卷;随后采集用户在产品体验过程中的心率和皮肤电信号,并对这两种客观的生理信号进行处理以及特征提取;将提取到的心率特征和皮电特征分别采用SVM分类器进行训练和识别;对每个分类器的识别结果采用目标类别的概率形式表示,并对识别结果进行归一化处理;对每个分类器进行权重赋值,采用粒子群算法对权重进行寻优;最后融合对于不同情感类别的识别结果,将识别率最大的那一类情感作为最终的情感状态。本发明采用多分类器融合的方法来平衡主观、客观以及不同生理信号的决策结果,使得最终的识别结果更加准确、可靠。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
