南京邮电大学学报(自然科学版)

作者：卢官明,程晓,李霞,闫静杰,李海波

单位：南京邮电大学 通信与信息工程学院，江苏南京210003南京邮电大学 通信与信息工程学院，江苏南京210003南京邮电大学 通信与信息工程学院，江苏南京210003南京邮电大学 通信与信息工程学院，江苏南京210003南京邮电大学 通信与信息工程学院，江苏南京210003瑞典皇家理工学院，瑞典斯德哥尔摩SE-10044

关键词：多模态情感识别；特征融合；特征选择；遗传算法

基金：国家自然科学基金（61501249）、江苏省重点研发计划（BE2016775）和江苏省研究生科研与实践创新计划（KYLX15_0827，KYLX16_0660，KYCX17_0787）资助项目

为了提高情感识别的准确率，针对单模态情感识别率低以及常规特征融合方法存在的缺点，提出了一种基于遗传算法的多模态情感特征融合方法,利用遗传算法对多个模态的情感特征进行选择、交叉以及重组。在eNTRAFACE’05表情-语音双模态情感数据库上进行了情感识别测试，对基于面部表情或语音的单模态情感识别，以及基于特征层或决策层融合的各种双模态情感识别的性能进行了比较。实验结果表明，双模态情感识别的性能高于单模态情感识别，而且文中提出的基于遗传算法的多模态情感特征融合方法比其他几种常规的特征融合方法的效果好，验证了文中提出的方法的可行性和有效性。

来源：2019年第5期

《南京邮电大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

查看南京邮电大学学报(自然科学版)杂志2019年第5期