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多模情感识别系统的关键技术研究
2011-12-25 16:56 作者: 

情感计算和情感识别是当前人工智能和模式识别研究中一个新兴的研究方向,属于国际学科前沿。目前在该研究领域中还存在很多挑战。本研究结合粒计算理论、集成学习理论和粗糙集理论对情感识别的关键技术进行研究,研究高效的双模(语音、视频)情感特征选择算法,基于集成学习理论和粒计算理论研究高效的情感识别模型和方法,这些研究工作将进一步推动情感计算理论的发展,同时也将进一步促进粒计算理论、集成学习理论和粗糙集理论的应用研究,相关的研究成果也可以应用于人脸识别和语音识别等领域,研究成果具有较高的理论价值和巨大的社会经济效益。

已经取得的成果:提出一种结合粗糙集理论和集成学习理论的,高效的情感识别方法;提出一种结合粗糙集理论和粒计算理论的,高效的情感识别方法;提出一种高效的基于视频的人脸特征点跟踪算法;提出一种用于情感识别的、基于模型的语音噪声补偿方法;提出一种用于情感识别的、光照补偿方法;开发了一个实时的双模情感识别的原型系统,该系统在网络教学、医疗看护、网络游戏和多媒体益智玩具等应用领域有广泛的应用前景,能产生明显的社会、经济效益。

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