压缩感知在情感特征提取中的应用研究

情感识别是当前在人工智能、人机交互以及模式识别和数字信号处理领域的研究热点，也是基于情感计算领域的一个重要分支。因为情感识别是一门综合性的研究领域，涉及很多的学科，所以目前还存在很多问题尚未解决，主要集中在对于特征的提取和降维以及识别方法和多模态情感信息的融合。 人表达情感的方式主要有语音和表情两类，本文就是针对这两类的情感识别中的相关技术展开研究，并经过相应的建模和仿真得到相应的结果，本文的主要结构为： 1.结合国内外当前对于情感识别的研究，给出了情感识别的定义、表示方法以及研究现状和应用。 2.介绍了情感识别中所涉及的压缩感知理论、语音识别关键技术和人脸识别的关键技术。采用小波基对人脸图像进行特征提取，同时采用DCT基的压缩感知稀疏化来处理语音信号。 3.经过建模和仿真给出相应的图像和语音处理结果，对情感识别理论进行验证。