8 / 16
А.С. Бобе, Д.В. Конышев, С.А. Воротников
8
Инженерный журнал: наука и инновации
# 9·2016
•
(
)
2
1
1
2
2
1
µ
σ µ
µ
=
= + = +
−
−
∑
n
i
i
high
x
N
— среднее значение
признака плюс его двойное стандартное отклонение.
Для двусторонних признаков используются две функции отдель-
но: для отрицательной выраженности и для положительной. Так как
распределение значений таких признаков в общем случае несиммет-
рично, нормированные значения рассчитываются отдельно для по-
ложительной и отрицательной областей (рис. 3).
Рис. 3.
Нормировочные функции для двустороннего признака
x
normed
=
f
(
x
)
с параметрами µ = 0, σ
+
= 2, σ
–
= 4
Из рис. 3 видно, что нормировка обеспечивает плавный отклик в
области средних значений признака, когда степень его выраженности
сомнительна (для значений с малым отклонением от среднего), и бо-
лее резкий отклик в случае статистически значимых отклонений от
среднего. Экстремальные значения признака с существенными от-
клонениями от среднего также сглаживаются данной нормировочной
функцией, что уменьшает влияние артефактов на работу алгоритма.
Классификация базовых эмоций.
В рассматриваемой системе
распознавания используются классификаторы трех типов: вероят-
ностный, нейронная сеть и набор логических правил.
В
вероятностном классификаторе
степень выраженности эмо-
ции определяется как взвешенная сумма нормированных значений
всех
n
признаков: