ЭВОЛЮЦИОННЫЙ ПОДХОД К ПРОБЛЕМЕ ОТБОРА ПРИЗНАКОВ В ЗАДАЧЕ РАСПОЗНАВАНИЯ ЭМОЦИЙ : научное издание | Научно-инновационный портал СФУ

ЭВОЛЮЦИОННЫЙ ПОДХОД К ПРОБЛЕМЕ ОТБОРА ПРИЗНАКОВ В ЗАДАЧЕ РАСПОЗНАВАНИЯ ЭМОЦИЙ : научное издание

Перевод названия: EVOLUTIONARY APPROACH TO FEATURE SELECTION IN EMOTION RECOGNITION PROBLEM

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2015

Ключевые слова: feature selection, emotion recognition, multi-objective optimization, Principal components analysis, support vector machine, отбор признаков, распознавание эмоций, многокритериальная оптимизация, метод главных компонент, метод опорных векторов

Аннотация: Решается подзадача снижения размерности признакового пространства в задаче распознавания эмоций. Проведено сравнение трех подходов к снижению размерности на пяти выборках данных: метод главных компонент, отбор признаков методом однокритериальной и многокритериальной оптимизации. Подход к отбору признаков методом многокритериальной оптимизации обеспечил лучшую точность классификации эмоций на большинстве выборок. Feature space dimensionality reduction sub-problem of emotion recognition problem is being solved. Comparison of three approaches to dimensionality reduction is conducted on five datasets: principal components analysis, feature selection by using single-objective and multi-objective optimization methods. The multi-objective optimization approach to dimensionality reduction provided the best emotion classification accuracy on the majority of datasets.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Актуальные проблемы авиации и космонавтики

Выпуск журнала: Т. 1, 11

Номера страниц: 314-315

Место издания: Красноярск

Издатель: Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнева

Авторы

  • Иванов И.А. (Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева)
  • Сопов Е.А. (Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева)

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.