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题名基于SVM新的情感计算方法
被引量：4
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作者
杨永健
聂瑜
吴洋
孙广志
杨仲尧
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机构
吉林大学软件学院
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出处
《吉林大学学报（信息科学版）》
CAS
2017年第4期438-442,共5页
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基金
吉林省科技发展计划重点基金资助项目(20160204021GX)
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文摘
传统的情感计算方法主要基于面部表情和肢体动作的变化,为解决此类方法存在的主观性问题,以人在正性和负性情感下的EEG(Electroencephalagrams)信号作为研究对象,使用中国情感图片系统,设计了测试者观看情感刺激图片的实验,使用支持向量机算法对数据进行分析,并根据实验的实际情况提出了将连续的12条数据分为一组,采用其均值进行计算的方法。实验结果表明,该方法的识别准确率达到73.33%。这不仅提供了一种减少情感产生时延导致误差的方法,同时也为脑电波的分析和优化提供了参考。
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关键词
数据分析
支持向量机
情感计算
脑电波信号
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Keywords
data mining
support vector machine （SVM）
emotional evaluation
electroencephalagram（eeg）
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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