基于皮肤电信号与文本信息的双模态情感识别系统

摘要：

人机交互离不开情感识别,目前无论是单模态的情感识别还是多生理参数融合的情感识别都存在识别率低,鲁棒性差的问题.为了克服上述问题,故提出一种基于两种不同类型信号的融合情感识别系统,即生理参数皮肤电信号和文本信息融合的双模态情感识别系统.首先通过采集与分析相应情感皮肤电信号特征参数和文本信息的情感关键词特征参数并对其进行优化,分别设计人工神经网络算法和高斯混合模型算法作为单个模态的情感分类器,最后利用改进的高斯混合模型对判决层进行加权融合.实验结果表明,该种融合系统比单模态和多生理参数融合的多模态情感识别精度都要高.所以,依据皮肤电信号和文本信息这两种不同类型的情感特征可以构建出识别率高,鲁棒性好的情感识别系统.

关键词：皮肤电信号、文本识别、特征提取、情感识别、加权融合

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资助基金：国家自然科学基金61572260, 61373017, 61572261, 61672297;江苏省"六大人才高峰"2010DZXX026;中国博士后科学基金2014M560440;江苏省博士后科研基金1302055C;江苏省重点项目研究与发展计划BE2015702, BE2017742;江苏省优秀青年科学基金学者BK20160089

在线出版日期：2018-12-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：103-108