自主神经系统(ANS)活动在情感表达上的客观性,使得基于生理信号的情感识别引起了研究者的广泛关注。然而,情感表达是多模态的,仅使用单一模态或简单地对多模态情感数据进行拼接不能保证情感识别的精度。因此,本文提出使用多视角判别分析方法(Multi-view Discriminant Analysis Method,MDAM)进行情感识别,将多个模态的情感生理数据看作情感表达的多个视角,通过最大化所有模态下情感数据的类间散度矩阵和类内散度矩阵之比,找到多组投影,使得投影后的情感数据位于一个具有判别性的通用空间中,在此空间中,同类情感样本的类内距离最小,而异类样本间的距离最大,从而为多模态情感识别提供有效的情感判别特征。实验结果表明,相较于传统情感识别方法,本文的方法在公开的情感数据集DEAP dataset上取得了很好的识别效果。