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감정 인식을 위한 Interactive feature selection(IFS) 알고리즘

Authors
양현창심귀보김호덕박창현
Issue Date
2006
Publisher
한국지능시스템학회
Keywords
Reinforcement Learning; Feature selection; Emotion Recognition; Speech Signal
Citation
한국지능시스템학회 논문지, v.16, no.6, pp 647 - 652
Pages
6
Journal Title
한국지능시스템학회 논문지
Volume
16
Number
6
Start Page
647
End Page
652
URI
https://scholarworks.bwise.kr/cau/handle/2019.sw.cau/29638
ISSN
1976-9172
Abstract
본 논문은 일반적으로 많은 특징들을 갖고 있는 패턴 분류 문제인 감정 인식을 위한 새로운 특징 선택 방법을 제안한다. ‘특징 선택’은 패턴 인식 성능의 향상에 기여하고 ‘차원의 저주’문제에도 좋은 해결책으로 많이 사용되는 방법이다. 그래서, 본 논문에서는 강화학습의 개념을 사용한 상호 작용에 의한 특징 선택 방법인 IFS(Interactiv Feature Selection)를 고안하였고 이 알고리즘을 사용하여 선택된 특징들을 감정 인식 시스템에 적용하여 성능이 향상됨을 확인하였다. 또한, 기존의 특징 선택 방법과의 비교를 통하여 본 알고리즘의 우수성을 확인하였다.
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College of ICT Engineering > School of Electrical and Electronics Engineering > 1. Journal Articles

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