CN113569924A - 一种基于支持向量机多核协作的情绪辨识分类方法 - Google Patents

一种基于支持向量机多核协作的情绪辨识分类方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于支持向量机多核协作的情绪辨识分类方法，包括获取样本数据，所述样本数据分为训练样本和测试样本；将训练样本输入两个不同核函数类型的支持向量机分类器进行模型训练；将测试样本输入至两个已完成训练的不同核函数类型的支持向量机分类器，比较和判别两者输出的预测标签；若两者预测标签一致则直接输出该类标签；若两者预测标签不一致，则利用多核协作策略，通过分析各核的决策值，制定相应的表决机制来共同判别该样本的最终标签。本发明从多核协作分类的角度出发，减少了传统的支持向量机单核作用的局限性。

Description

一种基于支持向量机多核协作的情绪辨识分类方法
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于支持向量机多核协作的情绪辨识分类方法。
背景技术
随人机交互的需求激增，情绪作为人心理状态的内在反映，在许多领域已受到广泛关注。开展情绪辨识方法研究对于实现人机共融具有长远意义。常用于情绪辨识的信号包括：语音、面部表情、手势姿态、脑电及其他生理信号等。其中生理信号如肌电、血压等作为内在的信号源，更宜反映真实的、细微的情绪状态。
一般来说，选择一个好的分类方法对于实现情绪辨识来说至关重要。常见的分类方法包括：决策树、随机森林、支持向量机、极限学习机等。不同的分类器具有不同的分类特性。决策树是基于树结构进行决策,其机制就是通过判定每个属性分类的纯度来进行自上而下的决策分类。极限学习机是一种新型的快速学习算法，对于单隐层神经网络，极限学习机可以随机初始化输入权重和偏置并得到相应的输出权重。
支持向量机作为一种强分类器，通过定义特征空间的间隔最大化，在二分类问题中突出的性能效果已受到广泛研究者的青睐。采用一对一的训练策略来构建多组二分类器可以实现多分类问题的识别。现实中，许多信号的特征往往是非线性的，因此各类核函数的引入使得复杂的非线性问题得以解决。不同的核函数具有各自的特性。一般基于单核决策的SVM存在一定的局限性，尤其是在处理多分类问题时，随辨识类别数目的增多，辨识的难度、问题的复杂性亦会随之增大。因此，组合不同核函数的支持向量机进行决策，探究其之间的共性和补偿性具有重要的研究意义。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于支持向量机多核协作的情绪辨识分类方法，弥补了单核决策的局限性，从而改善分类效果，提升情绪辨识分类的精度。
本发明为实现上述发明目的采用如下技术方案：
本发明提供了一种基于支持向量机多核协作的情绪辨识分类方法，包括：
获取样本数据，所述样本数据分为训练样本和测试样本；
将训练样本输入两个不同核函数类型的支持向量机分类器进行模型训练；
将测试样本输入至两个已完成训练的不同核函数类型的支持向量机分类器，比较和判别两者输出的预测标签；
若两者预测标签一致则直接输出该类标签；
若两者预测标签不一致，则利用多核协作辨识策略，通过分析各核的决策值，制定相应的表决机制来共同判别该样本的最终标签。
进一步地，采用hold-out方法将样本数据分为训练样本和测试样本。
进一步地，两个不同核函数类型其中一个核函数类型选用多项式核，另一个核函数类型选用径向基核。
进一步地，若两者预测标签不一致，则利用多核协作辨识策略，通过分析各核的决策值，制定相应的表决机制来共同判别该样本的最终标签的方法包括：
找出预测标签不同的测试样本，并从各核中取出相应的决策值；
对取出的决策值进行归一化处理，处理要求如下：
考虑最高票的决策值，将各核的最高票的各决策值转化为对应的有效值，公式如下：
Figure BDA0003155209080000021
其中，m表示最高票的票数，wi表示相应决策值ni的有效性；
按每票的有效值，若票值中存在有效性小于P％的票，判定为无效票，反之为有效票；
评估各核整体的投票环境，判定依据如下：
各核的有效票数不等时，投出有效票值多的核函数所决策出的预测标签；
各核的有效票数相等时，依据各核的决策值，计算各自的均方差，投出差值小的核函数所决策出的预测标签；
输出最终的预测标签。
进一步地，样本数据的生成方法包括：
获取预处理生理信号；
根据信号特性，提取所需要的特征并作归一化处理，生成样本数据。
进一步地，预处理生理信号的方法包括：
提取相关生理信号，降低采样频率，去除基线和眼电伪迹并对各类生理信号进行数据划分。
进一步地，提取所需要的特征包括：
几何平均、调和平均、峭度、最大值、平均值、中值、最小值、阈值、斜度、标准差和方差。
进一步地，采用数据平滑处理和去趋势的方式进行特征提取。
进一步地，所述数据平滑处理和去趋势的方式包括：
移动标准差
Figure BDA0003155209080000022
移动方差
Figure BDA0003155209080000023
移动均值
Figure BDA0003155209080000024
移动中位数mmad＝median(|Ai-median(A)|)；
其中，A是一个移动的向量，向量的长度为N，Ai表示A中第i个向量值，μ表示均值。
本发明的有益效果如下：
本发明从多核协作分类的角度出发，减少了传统的支持向量机单核作用的局限性；
基于支持向量机投票决策的原理，从内部分析多核协作决策的可能性，探究多核决策值之间的共性和互补性，有利于改善支持向量机最终的分类性能。
附图说明
图1为根据本发明实施例提供的一种基于支持向量机多核协作的情绪辨识分类方法的流程框图；
图2为根据本发明实施例提供的一种基于支持向量机多核协作的情绪辨识分类方法中多核协作辨识策略的整体示意图；
图3为根据本发明实施例提供的一种基于支持向量机多核协作的情绪辨识分类方法中协作决策机制的具体流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明所涉及方法的整体流程图如图1所示，包括以下步骤：
步骤1：预处理相关生理信号。相关的生理信号包括：呼吸(RSP)、血压(BVP)、皮电(GSR)、肌电(EMG)及眼电(EOG)。降低采样频率至128Hz，每个训练样本去除眼电伪迹和前3秒的基线。对各类生理信号进行数据划分，6秒一段并作3秒的重叠。
步骤2：根据信号特性，提取所需要的特征并作归一化处理。常见的提取的特征包括：最大值(max)、最小值(min)、方差(var)、标准差(std)、中值(median)、均值(mean)、范围(range)、几何平均(geometric mean)、调和平均(harmonic mean)。采用一些数据平滑处理和去趋势的方法，同样提取以上特征，可以获得更多不同类型下的特征值。数据平滑处理和去趋势的方法包括：移动标准差(movstd)
Figure BDA0003155209080000031
移动方差(movvar)
Figure BDA0003155209080000032
移动均值(movmean)
Figure BDA0003155209080000033
移动中位数(movmad)mmad＝median(|Ai-median(A)|)，A是一个移动的向量，向量的长度为N,Ai表示A中第i个向量值，μ表示均值。
步骤3：多核协作辨识策略的整体示意图如图2所示。首先样本数据分为训练样本和测试样本，将训练样本分别输入不同核函数类型的支持向量机分类器进行模型训练，一个核函数类型选用多项式核，另一个核函数类型选用径向基核。
步骤4：其次，将测试样本分别输入两个训练好的不同核函数类型的支持向量机分类器，比较和判别两者输出的预测标签。若两者标签一致则直接输出该类标签，若两者标签不一致，则利用多核协作策略，通过分析各核的决策值，制定相应的表决机制来共同判别该样本的最终标签。
协作决策机制的具体流程如图3所示：
(1)从模型中找出预测标签不同的样本，并从各自的核函数模型中取出相应的决策值。
(2)对取出的决策值各自进行归一化处理。处理要求如下：只需考虑两模型已预测标签的决策值(即最高票)，将各核最高票的各决策值转化为对应的有效票值，公式如下：
Figure BDA0003155209080000041
i∈(1,2,...,m)，m表示最高票的票数，wi表示相应决策值ni的有效性。按每票的有效值，若票值中存在有效性小于P％的票(P取5-6)，判定为无效票，反之为有效票。
(3)评估各核整体的投票环境。判定依据依据主要有两条，一为各核的有效票数不等时，投出有效票多的核函数所决策出的预测标签，二为各核的有效票数相等时，依据各核的决策值，计算各自的标准差，投出差值小的核函数所决策出的预测标签。以下是投票情况的分类讨论：
Step 1.若两核都是2票的情况，则按以下条件进行决策：
a.按各核的有效票数决策，投出有效票值多的对应的标签。
b.若有效票数相等，按各票决策值的均方差，投出差小的票数所对应的标签。
Step 2.若两核中一类是3票，另一类是2票的情况，则按以下条件进行决策：
a.按各核的有效票数决策，投出有效票值多的对应的标签。
b.若有效票数都为2，按有效票的均方差，投出差小的票数所对应的标签。当有效票有且都为1时，投出原本是3票核的对应的标签。
Step 3.若两核都是3票，，则按以下条件进行决策：
a.按各核的有效票数决策，投出有效票值多的对应的标签。此处可将单核内存在两票值均小于Q％(Q取8-10),也判定为都失效(仅适用Step 3)。
b.若有效票都为3，比较除最高有效票值以外的两决策值的均方根，投出差小的标签。若有效票数都为2，按有效票的均方差，投出差小的票数所对应的标签。当有效票有且都为1时，比较各自全部决策值的均方差，投出差小的票数所对应的标签。
需要注意的是，Step1,2,3都是相互独立的情况。
(4)输出最终的预测标签
需要说明得的是，本实施例受限于两核各自的决策精度，若两核决策精度越高且差异较小，效果越好。
为了验证本发明的有效性，本发明所用的一种基于支持向量机多核协作的情绪辨识分类方法在国际公开的数据库DEAP(A Database for Emotion Analysis UsingPhysiological Signals)上进行验证。对于多人的四分类情绪辨识问题，本实例在实验对象s23-s32(10人)和实验对象s01-s22(22人)上分别验证，实验结果如表1所示：
表1本发明方法与单核比较多人情绪辨识率
Figure BDA0003155209080000051
由表1可以看出，在单核的辨识率中，RBF核函数的实验精度整体明显要好于多项式核函数，而本发明提出的多核协作辨识分类的方法明显要高于单核辨识中的任意一种。从而反映了本发明方法的有效性和优越性。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种基于支持向量机多核协作的情绪辨识分类方法，其特征在于，所述方法包括：
获取样本数据，所述样本数据分为训练样本和测试样本；
将训练样本输入两个不同核函数类型的支持向量机分类器进行模型训练；
将测试样本输入至两个已完成训练的不同核函数类型的支持向量机分类器，比较和判别两者输出的预测标签；
若两者预测标签一致则直接输出该类标签；
若两者预测标签不一致，则利用多核协作辨识策略，通过分析各核的决策值，制定相应的表决机制来共同判别该样本的最终标签。
2.根据权利要求1所述的一种基于支持向量机多核协作的情绪辨识分类方法，其特征在于，采用hold-out方法将样本数据分为训练样本和测试样本。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于支持向量机多核协作的情绪辨识分类方法，其特征在于，两个不同核函数类型其中一个核函数类型选用多项式核，另一个核函数类型选用径向基核。
4.根据权利要求3所述的一种基于支持向量机多核协作的情绪辨识分类方法，其特征在于，若两者预测标签不一致，则利用多核协作辨识策略，通过分析各核的决策值，制定相应的表决机制来共同判别该样本的最终标签的方法包括：
找出预测标签不同的测试样本，并从各核中取出相应的决策值；
对取出的决策值进行归一化处理，处理要求如下：
考虑最高票的决策值，将各核的最高票的各决策值转化为对应的有效值，公式如下：
Figure FDA0003155209070000011
其中，m表示最高票的票数，wi表示相应决策值ni的有效性；
按每票的有效值，若票值中存在有效性小于P％的票，判定为无效票，反之为有效票；
评估各核整体的投票环境，判定依据如下：
各核的有效票数不等时，投出有效票值多的核函数所决策出的预测标签；
各核的有效票数相等时，依据各核的决策值，计算各自的均方差，投出差值小的核函数所决策出的预测标签；
输出最终的预测标签。
5.根据权利要求1至4任一项所述的一种基于支持向量机多核协作的情绪辨识分类方法，其特征在于，样本数据的生成方法包括：
获取预处理生理信号；
根据信号特性，提取所需要的特征并作归一化处理，生成样本数据。
6.根据权利要求5所述的一种基于支持向量机多核协作的情绪辨识分类方法，其特征在于，预处理生理信号的方法包括：
提取相关生理信号，降低采样频率，去除基线和眼电伪迹并对各类生理信号进行数据划分。
7.根据权利要求5或6所述的一种基于支持向量机多核协作的情绪辨识分类方法，其特征在于，提取所需要的特征包括：
几何平均、调和平均、峭度、最大值、平均值、中值、最小值、阈值、斜度、标准差和方差。
8.根据权利要求7所述的一种基于支持向量机多核协作的情绪辨识分类方法，其特征在于，采用数据平滑处理和去趋势的方式进行特征提取。
9.根据权利要求8所述的一种基于支持向量机多核协作的情绪辨识分类方法，其特征在于，所述数据平滑处理和去趋势的方式包括：
移动标准差
Figure FDA0003155209070000021
移动方差
Figure FDA0003155209070000022
移动均值
Figure FDA0003155209070000023
移动中位数mmad＝median(|Ai-median(A)|)；
其中，A是一个移动的向量，向量的长度为N，Ai表示A中第i个向量值，μ表示均值。
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