基于脑电的音乐视频情感标记理论研究

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毕业论文范文题目： 基于脑电的音乐视频情感标记理论研究，论文范文关键词： 基于脑电的音乐视频情感标记理论研究
基于脑电的音乐视频情感标记理论研究毕业论文范文介绍开始：
　　基于脑电的音乐视频情感标记理论研究，硕士学位论文，共52页。
　　摘要：
　　木研究着力解决生成隐式情感标记的首要问题一情感识别。首先针对DEAPdataset数据库中被试用户欣赏音乐视频时的脑电信号进行去哚预处埋,然后使用香农熵、欠联维数和CO复杂度等3个非线性动力学特征提取算法,采用不同的时间片滑动窗口策略计算了 4组脑电特扯,再通过主成分分析法进行特征选择,最后分别使用k-Nearest Neighbor和Gaussian naive Bayes分类器进行情感状态学习和分类。结果显不:(1)特征向量降维后分类的准确率会卨于原始特征的结果;(2) 4s且无?叠时间滑动窗口提取特征的分类效果最好,k-NearestNeighbor分类器的分类准确率高丁 Gaussian naive Bayes分类器,其中在valance维度上分类的准确率最高可以达到92.5%,在arousal维度上分类的准确率最高可以达到92.6%。本研究为进-步研究基于脑电信号的音乐视频自动化情感标I己士J下了理论基础。
　　同时,考虑到现有的脑电信号原始数据存储格式无法满足跨平台和跨应用存储及交换的耑求,本研究设计了基于XML的脑屯信号数据存储格式一eegML。
　　eegML可以存储脑电采集实验中的重要丈验参数以及原始脑电信号经过处理得到的上层特征数据,为有效开展脑电信号数据的挖掘和研究提供了便利,M 也为其他生理电信弓的跨平台、跨应用存储及夂换提供了?要的参考价值。
　　关键词:情感标记,情感识别,脑电倍号,XML,脑电数据格式
　　
　　第一章绪论
　　1.1研究背景
　　随着互联网的大规模普及,现在我们获取信息的方式已经不仅仅局限在书本上的文字信息,网上的多媒体内容(.+:要包括图像、声音和视频)为了我们获取信息提供了更加多样化的途径。但是,互联网上多媒体资源的数量每天都在大规模地增长,如何从数量巨大的资源序中快速地检索到感兴趣的资源变成了一个重要的研究问题⑴。多媒体内容检索的主要H的就是从大量的资源中找出一部分满足用户要求的子集。
　　目前,我们主要通过多媒体内容的附加佶息,例如标题和作者等,从多媒体内容数据库-中寻找到满足自己要求的内容。这种检索方法最重要的步骤就是找到一些关键词,因此我们只有记住重要的信总才可以准确地获得所需的多媒体内容,例如在优酷网上进行视频检索和谷歌上进行图片检索时,我们通常会输入视频和图片的关键词,然后系统会根据这些关键词去查到资源库,最终我们提供一些匹配的视频和图片。这些关键词就是多媒体内容的标记。多媒体内容的提供商通常会为这些资源提供一些标记,然后用户将这些标记作关键词进行检索。由此可见,为多媒体内容提供一些相关的、可信的和离散的标记对于多媒体内容管理和检索是特别重要的,这类标记也已经成为一种流行的描述多媒体内容的方式。在一个数目巨大的多媒体数据库中检索时,这些标记极大地加快了检索速度和提高了检索准确率。
　　......

以上为本篇毕业论文范文 基于脑电的音乐视频情感标记理论研究的介绍部分。

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