【摘 要】
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本文通过人脸图像和脑电两个输入信号对情绪识别技术展开研究.采用对应不同情绪的电影片段对被实验者进行情绪刺激的方法采集输入信号.通过表情识别出八种基本表情的分类,通
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金(61503143);广东省自然科学基金博士科研启动项目(2014A030310244);广州市科技计划项目珠江科技新星专题项目(201710010038)
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本文通过人脸图像和脑电两个输入信号对情绪识别技术展开研究.采用对应不同情绪的电影片段对被实验者进行情绪刺激的方法采集输入信号.通过表情识别出八种基本表情的分类,通过脑电识别出情绪的三种强弱波动.通过决策层面的信息融合,进行情绪分类.最终的识别准确率达到89.5%,高于采用单模态进行识别的准确率,分别为:表情识别:81.35%,脑电识别:71.53%.
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