基于生理大数据的情绪识别研究进展

发布时间：2017-12-29 11:21

  本文关键词：基于生理大数据的情绪识别研究进展　出处：《计算机研究与发展》2016年01期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：随着计算技术和人机交互技术的不断发展,情感计算(affective computing,AC)逐渐成为情绪研究的新兴领域,而情绪识别(emotion recognition)又是情感计算中不可或缺的一环.基于生理信号的情绪识别方法比其他指标如面部表情、语音语调、身体姿势等更难以伪装,也能提供更丰富的信息.目前基于生理信号的情绪识别研究很多,但受到各种因素的影响,如刺激选取、诱发情绪的类别、采集设备、特征提取方法、不同的降维和分类算法等,各个研究的识别准确率差异性很大,很难进行比较.针对使用DEAP数据库(用音乐视频诱发情绪并采集脑电及外周生理信号的公开数据库)进行情绪识别的16篇文章做了梳理;对特征提取、数据标准化、降维、情绪分类、交叉检验等方法做了详细的解释和比较;最后分析了现阶段情绪识别在游戏开发、多媒体制作、交互体验、社交网络中的初步探索和应用,以及情绪识别和情感计算目前存在的问题及未来发展的方向.
[Abstract]:......
【作者单位】： 中国科学院心理研究所行为科学院重点实验室;清华信息科学与技术国家实验室(筹);中国移动研究院;
【基金】：国家自然科学基金项目(31300852;61322206)~~
【分类号】：TP391.4
【正文快照】： 情绪是伴随着认知和意识过程产生的心理和生理状态,在人类交流中扮演着非常重要的角色.对情绪的研究由来已久,近年来,随着感知技术和人机交互技术的发展,情感计算(affective computing,AC)逐渐成为情绪研究的新兴领域.关于人机情感交互的思想由Minsky[1]最先提出,其在《Societ

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1350081