【摘 要】
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针对采用人脸图像进行情感识别的准确率低、存在个体差异性且不能满足应急处置需求的问题，文章提出了一种基于图像和生理信号的多模态特征融合情感识别方法。利用奇异值分解（si
【机 构】
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安徽建筑大学电子与信息工程学院,安徽省智能建筑重点试验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61300060);安徽省自然科学基金资助项目(1508085QF131);安徽省高校优秀青年人才基金重点资助项目(2013SQRL043ZD);安徽建筑大学重大产学研资助项目(AJ-CXY-20141220-002)
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针对采用人脸图像进行情感识别的准确率低、存在个体差异性且不能满足应急处置需求的问题，文章提出了一种基于图像和生理信号的多模态特征融合情感识别方法。利用奇异值分解（singularvaluede—composition，SVD）方法和小波分解法分别对图像信息和生理信号进行特征提取，然后采用主成分分析（principalcomponentanalysis，PCA）方法对多模态特征进行降维融合，将反向传播（backpropagation，BP）神经网络作为分类器，对不同情感进行分类识别。情感诱发试验结果表明，该
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