基于生理信号的情感识别融合技术研究与实现

发布时间：2021-07-18 10:22

　　随着计算机技术的发展,人类花费在与计算机交流上的时间远超过人和人之间的交流时间,因此通过计算机分析和识别人的情感状态已经成为研究的新领域和重点。目前国内外已经在人脸表情、语音情感、人体姿态、文本情感识别等方面进行了研究,且已经获得了初步成果。但这些情感表达方式存在一些弊端,它们均可以通过人为的主观思想进行隐藏或改变,使其不能完全表达出人的真实情感状态。基于人体生理信号的情感识别具有客观性和不可主观操控性,但对唤醒度高的情感才有较好的识别效果。因此,本文提出一种主客观融合的情感识别方法,使得在识别过程主客观情感优势互补,以改善情感识别效果。在客观方面,选取并分析皮肤电和心率这两类生理信号,提取高兴、悲伤、愤怒、恐惧四种基本情感状态下这两类信号的统计特征值,比如均值、标准差、中值、最大值、最小值、一阶差分、二阶差分等,然后使用基于支持向量机（SVM）的分类模型对特征集进行识别训练,得到四种基本情感状态的决策信息。在主观方面,以四种情感状态下主观情感为数据源,通过PAD情感量表标注的方式将主观情感进行量化,得到PAD三维情感值,并得到其在PAD三维情感空间中的分布,使用距离度量的方式,比较与... 

【文章来源】：南京邮电大学江苏省

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

激活度-效价空间模型

图 2.4 Grove-GSR 皮肤电阻传感器单位时间内心脏跳动的次数。正常情况下，随着心脏周应的收缩和舒张反应，因此一般情况下人的心跳速度与人的心跳速度为每分钟 60 到 100 次，在区间每分钟 70 钟 72 次。心率和脉搏还受年龄和性别差异的影响，老人 55 到 60 次，小孩的心率和脉搏通常比较快，高于每分稍微快一些。脉搏信号关系的密切性和特殊性，心率信号可以通过红，将红外心率脉搏传感器加载大拇指和食指指腹之间获心率的变化常常受到情绪活动的影响，当个体处于积极

单位时间内心脏跳动的次数。正常情况下，随着心脏周应的收缩和舒张反应，因此一般情况下人的心跳速度与人的心跳速度为每分钟 60 到 100 次，在区间每分钟 70 到钟 72 次。心率和脉搏还受年龄和性别差异的影响，老人 55 到 60 次，小孩的心率和脉搏通常比较快，高于每分稍微快一些。脉搏信号关系的密切性和特殊性，心率信号可以通过红示，将红外心率脉搏传感器加载大拇指和食指指腹之间获心率的变化常常受到情绪活动的影响，当个体处于积极频率较低、而能量较高；反之，当个体处于消极的情感状、而能量较低[48]。心率信号作为测量情感状态的指标之特征参数，如均值、最大值、最小值、方差等，进行情

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于KELM决策融合的语音情感识别[J]. 张雪英,张乐,孙颖,张卫.  电子技术应用. 2017(08)
[2]基于特征点矢量与纹理形变能量参数融合的人脸表情识别[J]. 易积政,毛峡,Ishizuka Mitsuru,薛雨丽.  电子与信息学报. 2013(10)
[3]基于语音信号与心电信号的多模态情感识别[J]. 黄程韦,金赟,王青云,赵力,邹采荣.  东南大学学报(自然科学版). 2010(05)
[4]基于多生理信号的情绪初步识别[J]. 陈继华,李岚,钱坤喜.  生物医学工程研究. 2006(03)
[5]情感计算理论与技术[J]. 罗森林,潘丽敏.  系统工程与电子技术. 2003(07)
[6]基于多模式接口技术的聋人与正常人交流系统[J]. 高文,陈熙霖,马继勇,王兆其.  计算机学报. 2000(12)

博士论文
[1]心跳间期和皮肤电信号中的情感响应模式研究[D]. 杨照芳.西南大学 2015
[2]基于生理信号的情感识别方法研究[D]. 温万惠.西南大学 2010

硕士论文
[1]基于多生理信息融合的情绪识别方法[D]. 颜红博.山东大学 2014
[2]基于皮肤电情感识别的情感调节策略研究[D]. 刘俸汝.西南大学 2013



本文编号：3289387