基于信道状态信息的情感感知和行为识别研究

发布时间：2020-03-28 04:13

【摘要】：随着移动互联网时代的到来和5G的发展,智能家居和智能穿戴设备行业迎来了新的风口,越来越多的人选择利用各种传感器设备来追踪监测自己的日常行为,控制调节周围的家用电器,甚至于最后评估自己最近的情绪状态。区别于这些传统的方式,越来越多的研究者正尝试利用Wi-Fi信号的信道状态信息作为一种无形的传感器来进行人体行为监测。它具有覆盖广,无接触,无隐私侵犯问题等优点,后期的探索和应用前景非常广泛。本文利用情绪表达会有对应外在肢体表现的现象,将情绪,动作,信号一一相对应,首次提出一个基于信道状态信息的情感映射感知系统。通过建立一个基于菲涅尔区域理论的查表方法,合理设置天线以尽可能捕捉到更多的情感表达的细节特征,再通过KNN等分类算法识别常见的四种情绪(高兴,悲伤,愤怒,恐惧),基于传感器的和基于视频的数据流同时作为评估的对比对象。本文进而尝试监测一些动作粒度更细的行为状态,比如操作智能手机。本文将手机操作手势分为点击,长按,横向滑动,纵向滑动,双击,按电源键,静止七类,通过监测一段时间内这七类动作发生的频率、次序等,利用HMM算法识别这段时间是在聊天、打游戏、看电影还是浏览网页。本文的主要贡献如下:1、本文阐述了动作和Wi-Fi信号信息之间的对应关系,并提出了一种设置天线的基于菲涅尔区域理论的查表方法。2、本文建立了情感到信道状态信息之间的映射,通过分类方法识别四种不同的情绪,建立了原型情感感知系统EmoSense。3、本文进一步监测用户操作手机的细粒度动作,通过一段时间内的监测结果,分辨用户在该时间段内的手机使用状态,建立了原型系统AppSense。
【图文】：

信号传播路径示意图

（a）Intel 5300 网卡 （b）AtherosAR9590 网卡图 2.2 无线网卡Fig 2.2 Wireless network card数据处理
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP212.9;TN911.2

【参考文献】

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本文编号：2603908