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J-GLOBAL ID：201702224601972457   整理番号：17A1989920

SVMに基づく新しい感情計算手法【JST・京大機械翻訳】

New Emotional Evaluate Method Based on SVM

著者 (5件)： Yang Yongjian (吉林大学 軟件学院,長春,130012) ,  Nie Yu (吉林大学 軟件学院,長春,130012) ,  Wu Yang (吉林大学 軟件学院,長春,130012) ,  Sun Guangzhi (吉林大学 軟件学院,長春,130012) ,  Yang Zhongyao (吉林大学 軟件学院,長春,130012)
資料名： Jilin Daxue Xuebao (Xinxi Kexue Ban)  (Jilin Daxue Xuebao (Xinxi Kexue Ban))
巻： 35  号： 4  ページ： 438-442  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3526A  ISSN： 1671-5896  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 伝統的な感情計算方法は主に顔表情と肢体の動きの変化に基づき、この方法の主観性問題を解決するために、人の正性と負性感情下のEEG(Electroencephalagrams)信号を研究対象とし、中国感情画像システムを用いた。試験者が感情刺激画像を観察する実験を設計し、サポートベクトルマシンアルゴリズムを用いてデータを分析し、実験の実際状況に基づいて連続的な12本のデータを一組に分け、その平均値を用いて計算を行う方法を提案した。実験結果は,提案した方法の認識精度が73.33%に達することを示した。これは,感情発生の時間遅れに起因する誤差を減らす方法を提供するだけでなく,脳波の解析と最適化のための参照を提供する。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *検査員 ,  画像 ,  中華人民共和国 ,  脳波
準シソーラス用語： 時間遅れ ,  認識精度 ,  イメージングシステム ,  顔表情 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： data mining ,  support vector machine ( SVM) ,  emotional evaluation ,  electroencephalagram( EEG)

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： SVM ,  感情 ,  計算 ,  手法