Resumen

Con el rápido desarrollo del aprendizaje profundo y la tecnología de comunicación inalámbrica, el reconocimiento de emociones ha recibido cada vez más atención por parte de los investigadores. Las computadoras solo pueden ser verdaderamente inteligentes cuando tienen emociones humanas, y el reconocimiento de emociones es su principal consideración. Este artículo propone un modelo de reconocimiento de emociones multimodal basado en un algoritmo de optimización multiobjetivo. El modelo combina información de voz e información facial y puede optimizar la precisión y la uniformidad del reconocimiento al mismo tiempo. El modal de habla se basa en una red neuronal convolucional profunda mejorada (DCNN); el modal de imagen de video se basa en una red de convolución de separación profunda mejorada (DSCNN). Después del reconocimiento de un solo modal, se utiliza un algoritmo de optimización multiobjetivo para fusionar las dos modalidades a nivel de decisión. Los resultados experimentales muestran que el modelo propuesto tiene una gran mejora en cada índice de evaluación, y la precisión del reconocimiento de emociones es un 2

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Desarrollo; Aprendizaje profundo; Tecnología de comunicación inalámbrica; Reconocimiento de emociones; Modelo multimodal; Algoritmo de optimización
• Keywords:Development; Deep learning; Wireless communication technology; Emotion recognition; Multimodal model; Optimization algorithm