虚拟现实情绪诱导系统及其多视角自动标注的研究与实现

发布时间：2020-06-25 14:13

【摘要】：情绪是伴随认知和意识产生的心理和生理状态,在人类社交活动中起着非常重要的作用。由于人类情绪与认知、行为密切相关,因此情绪诱导与对诱导材料的评估在健康监测、辅助治疗、游戏设计等多个方向均有重要的研究及应用价值。因而,本文的研究内容是基于虚拟现实场景的情绪诱导及其自动识别标注。目前情绪诱导与识别领域,存在几个突出问题。首先,传统情绪诱导材料停留在低维空间,存在情绪诱导效率低、对外界干扰敏感度高的局限性。其次,现阶段情绪诱导材料的标注主要采用主观自评量表,具有较大主观误差,且无法实现时间维度的持续性标注。同时,在情绪识别领域,尚无适用于虚拟现实全景的机器学习分类模型。针对上述问题,本文进行以下三项主体工作:(1)建立“虚拟现实情绪诱导系统”。共包含24个在情绪空间中均匀分布的虚拟现实情绪诱导场景,及各场景的情绪三维坐标与情绪属性标签。通过心理学情绪评定实验,验证该系统已达到情绪诱导系统的规范化标准。通过与传统视频诱导方式的对比实验,验证“虚拟现实情绪诱导系统”具有更优秀的情绪唤醒效果。(2)提出双监督神经网络模型。将图像的情绪识别看作分类和回归的混合问题,基于情绪识别任务的特点,建立分类与回归双损失函数约束的情绪分类算法。通过实验,选择MobileNet作为基础网络。在基础网络中进一步引入双监督机制,在情绪分类对比实验中达到91.429%的准确率,高于单监督对比算法。(3)在双监督情绪分类算法的基础上,引入多视角融合机制,实现对“虚拟现实情绪诱导系统”的自动标注。对6个虚拟现实情绪测试场景进行全智能标注,得到时间维度的可视化三分类情绪标签。并通过实验验证了该标注系统的有效性,系统准确度达到92.946%,高于单视角标注。本文基于虚拟现实技术,从一个新的角度对情绪诱导进行研究,提供了一种更具沉浸感和真实感的视听感知情绪诱导方式。并进一步提出双监督神经网络情绪识别算法以及多视角融合机制,对“虚拟现实情绪诱导系统”的视觉域,实现了时间维度与空间维度的智能标注。
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：B842.6;TP391.9
【图文】：

传统情绪诱导材存在问题

二维环形情绪模型

【参考文献】

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本文编号：2729259