감정 인식을 위한 Interactive Feature Selection(IFS) 알고리즘

양현창; 김호덕; 박창현; 심귀보

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자료유형: 학술저널

저자정보: 양현창 김호덕 박창현 심귀보

저널정보: 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제16권 제6호

발행연도: 2006.12

수록면: 647 - 652 (6page)

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본 논문은 일반적으로 많은 특정들을 갖고 있는 패턴 분류 문제인 감정 인식을 위한 새로운 특정 선택 방법을 제안한다. ‘특정 선택’은 패턴 인식 성능의 향상에 기여하고 ‘차원의 저주’문제에도 좋은 해결책으로 많이 사용되는 방법이다. 그래서, 본 논문에서는 강화학습의 개념을 사용한 상호 작용에 의한 특정 선택 방법인 IFS(Interactiv Feature Selection)틀 고안하 였고 이 알고리즘을 사용하여 선택된 특징들을 감정 인식 시스템에 적용하여 성능이 향상됨을 확인하였다. 또한， 기존의 특정 선택 방법과의 비교를 통하여 본 알고리즘의 우수성을 확인하였다.

#Reinforcement Learning #Feature selection #Emotion Recognition #Speech Signal

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2. [학술지(정기간행물)] - / 2005. / Toward detecting emotions in spoken dialogs 13 : 293 ~ 303

3. [학술지(정기간행물)] - / 2005.July / From Physiological Signals to Emotions Implementing and Comparing Selected Methods for Feature Extraction and Classification : 940 ~ 943

4. [학술지(정기간행물)] - / 1998.March / Novel Methods for Subset Selection with Respect to Problem knowledge : 66 ~ 74

5. [학술지(정기간행물)] - / Aug.2005. / Speech Emotion Recognition based on HMM and SVM 8 : 4898 ~ 4901

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