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Deep Learning Method and Apparatus for Emotion Recognition based on Efficient Multimodal Feature Groups and Model Selection

机译:基于有效多模态特征组和模型选择的情感识别深度学习方法和装置

摘要

A deep learning method and apparatus for effective model and feature group selection in emotion recognition using various Asian databases are presented. The deep learning apparatus for effective model and feature group selection in emotion recognition using various databases of Asians proposed in the present invention is EEG ( A feature extracting unit that extracts electroencephalogram) features, an LSTM model selector that selects an LSTM model to apply to the extracted EEG features using a genetic algorithm (GA), and a genetic algorithm for the selected LSTM model. and a feature set selector for selecting a set.
机译:提出了一种深度学习方法和装置,用于使用各种亚洲数据库进行情感识别中的有效模型和特征组选择。本发明中提出的用于使用各种亚洲人数据库在情感识别中进行有效模型和特征组选择的深度学习设备是EEG(提取脑电图的特征提取单元)特征,LSTM模型选择器,其选择LSTM模型以使用遗传算法(GA)应用于提取的EEG特征,以及用于所选LSTM模型的遗传算法。以及用于选择集合的特征集选择器。

著录项

  • 公开/公告号KR20220060976A

    专利类型

  • 公开/公告日2022-05-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 인하대학교 산학협력단;

    申请/专利号KR20210049818

  • 发明设计人 김덕환;맹준호;강동현;

    申请日2021-04-16

  • 分类号G06N3/08;G06N3/04;G06N3/12;

  • 国家 KR

  • 入库时间 2022-08-25 00:58:39

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