基于传统机器学习的情感识别模型有哪些经典算法与技术局限？热门官方

更新于2025/12/1 16:47:23

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回答：经典算法包括：①SVM（支持向量机，通过核函数映射高维空间分类情感，在小样本情感数据集上表现稳定，如JAFFE数据集准确率89%）；②HMM（隐马尔可夫模型，建模情感状态的时序转移，适用于语音/面部表情的动态情感识别）；③贝叶斯网络（基于概率图模型描述情感与特征的因果关系，可解释性强）。技术局限：①依赖手工特征（特征质量直接决定性能，难以适应复杂情感）；②线性假设限制（如SVM难以处理情感的非线性可分问题）；③时序建模能力弱（HMM对长时时序依赖捕捉不足）。目前已逐渐被深度学习模型取代，但在小样本、可解释性要求高的场景仍有应用。

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