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J-GLOBAL ID：201702270281294256   整理番号：17A0145021

皮膚電気応答信号特徴選択およびSVMに基づく人間感情認識【Powered by NICT】

Human Emotion Recognition Based on Galvanic Skin Response Signal Feature Selection and SVM

著者 (4件)： Liu Mingyang ,  Fan Di ,  Zhang Xiaohan ,  Gong Xiaopeng
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICSCSE  ページ： 157-160  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自動的に選択された電気皮膚反応(GSR)信号特徴とSVMに基づく新規ヒト感情認識法を提案した。GSR信号は,e-HealthセンサプラットフォームV2.0により取得した。,データはウェーブレット関数によってデノイズされ,個人差を得るために正規化した。三十の特徴は正規化データから抽出した,しかし,これらの特徴を用いて直接認識率の低下をもたらすであろう。最適化特徴を得るために,共分散ベースの特徴選択は,著者らの方法を用いた。最後に,最適化された特徴の入力を用いたSVMを用いて,人間の感情認識を達成することである。実験結果は,提案した方法は良好な人間の感情認識をもたらし,認識精度は66.67%以上であることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 波束 ,  雑音 ,  最適化 ,  共分散 ,  ヒト ,  正規化 ,  *特徴選択
準シソーラス用語： 認識精度 ,  認識率 ,  個人差 ,  電気皮膚反応 ,  *感情認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (6件)： 皮膚 ,  応答信号 ,  特徴選択 ,  SVM ,  人間 ,  感情認識