基于多生理信号情感识别与预测系统的研究与实现

发布时间：2024-04-21 13:57

　　现如今,人与计算机交流时间远超过人与人之间的交流和随着情感计算这一理论的兴起,通过计算机识别人的情感状态已经成为研究重点。目前很多的情感识别是基于用户的语音语调、面部表情、肢体动作等信息作为数据源进行分析,识别出用户的情感状态,但这些表达方式存在一些弊端,如可通过人为的主观思想进行控制,使其不足以完全表达出人的真实情感状态,而且,很多关于情感状态的识别都是针对实时情感识别,并未对未来短时间内的情感变化进行预测,无法通过预测情感状态,提前采取措施,防止一些危害的发生。因此,针对情感识别数据集来源和情感预测问题,本文提出了基于多生理信号的情感识别与预测两种方法,情感识别方法是通过分析皮肤电和脉搏这两类信号,提取这两类信号的统计特征值,如中值、均值、标准差、方差等,然后使用基于BP神经网络算法的情感识别模型对特征集进行识别训练,得出四种基本情感状态,解决了数据集的主观控制问题。为了解决情感识别方法的收敛速度和识别率,提出了一种将GA、AdaDelta算法和BP算法相结合的GA-AdaDelta-BP识别算法,在BP算法识别情感的基础上,使用GA确定BP算法的初始连接权值和阈值,使用AdaDe...

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【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2.2，在该模型中，横坐标代表情感的是程度，从负轴到正轴，情感从消极到积极

学位硕士研究生学位论文第二章基于生理信号的情移动；当负面情感慢慢消失时，人的悲伤程度逐渐减弱，向时，人的快乐程度增强，向正半轴移动；当人体正面情感消靠近。然而，大多数心理学家则认为情感类型应该是多维度维度模型度是一种常见的情感维度模型。效价的是情感的正（负）程强烈程度，二维空....

图2.2二维度情感分类模型

图2.2二维度情感分类模型度模型二维情感模型，Markov、Wundt等人提出了三维理论[22]，M空间的立体坐标轴对情感进行划分的，如图2.3所示。该三维对应着恐惧（fear）、愤怒（anger）和喜悦（joy）。其他种类来分布，这意味着所有的情感都是有恐惧、愤怒和喜....

图2.4生理信号波形图

于生理信号相关的情感研究一般从以下两大方面考虑，一是站在生理学立场[5]，通生理参数如脉搏、皮电、心跳、肌电等数据，计算情感状态；二是站在心理学立场种可穿戴的传感器采集并分析周围环境，并计算所处的情感状态[5]。77年美国心理学家Izard指出[23]，情感由三大部分组成，....

图2.5Grove-GSR传感器（2）皮肤温度

境温度以及人体活动都会影响汗腺的分泌，因此皮肤电反应可以反映肤电反应不仅可以作为神经系统的功能指标，还可以作为情感识别的到关于情感研究相关领域中。的情感状态下，皮肤电反应表现出极大地差异，它的基础水平是在安静应程度，可分为低、中、高三种程度。性格越内向，容易紧张，情绪暴感时，基础....

本文编号：3960972