摘 要:以帶有典型情感色彩的視頻片段為情感誘發(fā)素材,采集皮膚電(galvanic skin response,GSR)信號構(gòu)成了情感識別研究的初始數(shù)據(jù)庫,并在該數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上研究了免疫機(jī)制對識別過程中的特征選擇的影響。首先從GsR信號中提取了30個(gè)統(tǒng)計(jì)特征,并用平靜狀態(tài)下的相應(yīng)特征值對其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化;然后在混合粒子群算法(HPsO)的基礎(chǔ)上增加免疫操作,形成免疫混合粒子群算法(immune hybrid particle swarnl optimization,m—PsO)進(jìn)-行特征選擇,測試特征選擇效果時(shí),采用Fisher分類器進(jìn)行分類;最后分別用兩種算法選擇出的特征組合進(jìn)行了情感識別驗(yàn)證。驗(yàn)證結(jié)果顯示,與HPsO相比,IH—ISO能以較少特征獲得較高識別率,這說明免疫機(jī)制的應(yīng)用能夠使特征選擇過程變得更優(yōu)。