遗传算法在生理信号情感识别中的应用

"基于遗传算法的生理信号情感识别 (2007年) - 西南大学学报（自然科学版）" 本文主要探讨了利用遗传算法解决生理信号情感识别中的最优特征组合选择问题，以提高情感状态识别的准确性。在情感识别领域，尤其是人机交互的研究中，从生理信号中提取情感特征并进行有效识别是一项关键任务。遗传算法在此背景下作为一种有效的组合优化工具，用于寻找最能代表特定情感状态的特征组合。 文章指出，情感识别通常涉及三个步骤：原始情感特征提取、特征子集选择和分类器设计。在特征子集选择阶段，遗传算法被提出作为替代传统穷举搜索的方法，因为它能够以较低的计算复杂性在大规模搜索空间中找到近似最优解。这种方法避免了当特征数量增加时，计算复杂度指数级增长的问题，从而在保证分类器性能的同时降低了计算成本。 遗传算法的基本原理借鉴了生物进化中的自然选择和遗传机制，通过编码、交叉、变异等操作在解决方案的种群中迭代优化。在本研究中，它被用来选择最能区分joy、anger、pleasure和sadness四种情感状态的特征组合。评价准则采用了最近邻分类法的分类正确率，即根据分类结果的准确性来评估当前特征组合的有效性。 实验结果显示，这种结合遗传算法和最近邻分类的方法在四种情感状态的识别上取得了良好的效果。通过仿真实验验证了该方法的有效性和实用性，为生理信号情感识别提供了一种新的、高效的技术手段。此外，文章还引用了其他研究，比如使用序列前向漂移算法（SFFS）、Fisher投影等方法，进一步强调了特征选择对于情感识别的重要性，并对比了不同方法的性能。 这篇2007年的论文展示了遗传算法在解决生理信号情感识别问题中的潜力，为后续研究提供了新的思路，特别是在面对大量特征时如何有效地进行特征选择，以提升情感识别系统的性能。这项工作对于推动情感计算领域的进步具有重要意义，特别是在人机交互和情感智能系统的设计中。