【摘 要】
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为了解决声音和图像情感识别的不足,提出一种新的情感识别方式:触觉情感识别。对CoST(corpus of social touch)数据集进行了一系列触觉情感识别研究,对CoST数据集进行数据预
【机 构】
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河北工业大学省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室,清华大学智能技术与系统国家重点实验室,IEEE,中国人工智能学会,中国人工智能学会认知系统与信息处理专业委员会
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(U1613212);河北省自然科学基金项目(E2017202035)
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为了解决声音和图像情感识别的不足,提出一种新的情感识别方式:触觉情感识别。对CoST(corpus of social touch)数据集进行了一系列触觉情感识别研究,对CoST数据集进行数据预处理,提出一些关于触觉情感识别的特征。利用极限学习机分类器探究不同手势下的情感识别,对14种手势下的3种情感(温柔、正常、暴躁)进行识别,准确度较高,且识别速度快识别时间短。结果表明,手势的不同会影响情感识别的准确率,其中手势"stroke"的识别效果在不同分类器下的分类精度均为最高,且有较好的
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