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文檔簡介
1、研究者對情緒識別的研究時來已久,大腦是人體神經(jīng)系統(tǒng)中最高級部分,當受到外界刺激時,大腦產(chǎn)生的生物電信號一腦電包含著豐富生理和心理信息,基于腦電的情緒識別研究逐步引起研究者重視,隨著設(shè)備工藝技術(shù)的進步和革新,利用非植入式電極采集腦電信號更加方便與快捷,腦電信號的相關(guān)研究蓬勃發(fā)展。相比于傳統(tǒng)的情緒識別研究方法,基于腦電信號的情緒識別研究具有諸多優(yōu)點,如不容易被偽裝和情緒識別準確率比較高等。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,基于腦電信號的相關(guān)研究也為人
2、機交互奠定了良好的基礎(chǔ),同時基于腦電信號的情緒識別研究也為心理疾病的相關(guān)研究提供了一種有效的方法。腦電信號是一種時序生物電位信號,其中包含有豐富的時域特征、頻域特征和時頻特征,通過對相關(guān)特征的研究可以讓我了解情緒的腦機制,并利用關(guān)鍵特征對人們的情緒進行識別工作。
本文借鑒已有的基于腦電信號的情緒識別研究成果,采用國際標準情緒圖片素材刺激被試者誘發(fā)產(chǎn)生正性、中性和負性三種基本情緒并采集,對采集到的腦電信號進行相關(guān)數(shù)據(jù)處理。利用獨
3、立分量分析方法對原始腦電數(shù)據(jù)預處理以去除各種噪聲和偽跡,得到純凈的腦電數(shù)據(jù);本實驗室前期研究發(fā)現(xiàn),以腦電信號后段正電位的后期特征進行情緒識別時準確率較高,依據(jù)后段正電位具有特征性的原則,對來自不同腦區(qū)、電極的(1000ms-1500ms)時間段內(nèi)的腦電信號選取后段正電位的后期特征段進行處理分析,分別計算不同腦區(qū)分別處于正、中和負性情緒時腦電信號的頻譜不對稱性指數(shù)(SASI),比較分析表明,相比于中性情緒,處于負性情緒時的SASI明顯偏大
4、;處于正性情緒時的SASI明顯偏小,尤其是在左顳區(qū)、右顳區(qū)和枕葉區(qū)其特征性更加明顯,表明SASI可作為情緒種類識別的特征量之一。
受此啟發(fā),本文提出將腦電時域特征與頻域特征結(jié)合的情緒識別方法,即后段正電位特征與頻譜不對稱指數(shù)特征結(jié)合。依據(jù)后段正電位后期特征選取腦電數(shù)據(jù)段,分腦區(qū)提取相應腦電數(shù)據(jù)段內(nèi)三種情緒狀態(tài)下的頻譜不對稱指數(shù)特征,并利用K近鄰算法對情緒分類結(jié)果進行探究。分類結(jié)果表明:左顳區(qū)和右顳區(qū)在三種情緒狀態(tài)下的情緒識別準
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