基于选择性集成的情感识别

摘要

当前,情感识别已经成为情感计算中一个重要研究问题.传统的情感识别方法有人工神经网络(ANN)的情感识别、模糊集的情感识别、支持向量机的情感识别和隐马尔可夫模型(HMM)的情感识别等.将选择性集成的方法应用到情感识别中,该方法通过训练数据集的随机数抽取、训练,得到一批候选分类器,并通过差异性计算,挑选出大于平均差异性水平的分类器用来做最终情感识别.实验表明,该方法比传统的识别方法以及bagging集成方法的效果都好,能有效地提高情感识别的精度.