自适应权重的双模态情感识别

被引:8
作者
黄力行
辛乐
赵礼悦
陶建华
机构
[1] 中国科学院自动化所模式识别国家重点实验室
[2] 中国科学院自动化所模式识别国家重点实验室 北京100080
关键词
双模态情感识别; Boosting算法; 自适应权重;
D O I
10.16511/j.cnki.qhdxxb.2008.s1.001
中图分类号
O235 [模式识别理论];
学科分类号
070104 ; 081104 ;
摘要
情感识别是人机交互领域的重要问题之一。语音和脸部肌肉动作信息是用于情感识别的2个最重要的模态。该文认为,在双模态情感识别中,给不同的特征赋予不同的权值有利于充分利用双模态信息,提出了一种基于Boosting算法的双模态信息融合方法,它能够自适应地调整语音和人脸动作特征参数的权重,从而达到更好的识别效果。实验表明,该方法能够更好地区分易混淆的情感状态,情感识别率达84%以上。
引用
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共 1 条
[1]   Improved boosting algorithms using confidence-rated predictions [J].
Schapire, RE ;
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MACHINE LEARNING, 1999, 37 (03) :297-336