基于多生理信號的情緒識別方法研究.pdf

1、隨著計算機的發(fā)展，人們希望賦予計算機情感能力，使計算機能與人進行有感情的互動。讓計算機可以準(zhǔn)確識別人的情緒是實現(xiàn)這一愿景的關(guān)鍵技術(shù)。以往的研究多利用人的面部表情、語音語調(diào)或姿態(tài)手勢實現(xiàn)情緒的識別，而人體生理信號與人的情緒也存在著某種內(nèi)在的聯(lián)系，且生理信號客觀、不易偽裝，基于生理信號的情緒識別成為了近年來情緒識別研究的熱點。
　　論文研究了一種基于人體心電、呼吸、脈搏波和皮膚電導(dǎo)四種生理信號對人的四種基本情緒狀態(tài)（平靜、開心、悲傷、

2、恐懼）進行識別的方法。采集了17名受試者在平靜、開心、悲傷、恐懼情緒狀態(tài)下的心電、呼吸、脈搏波、皮膚電導(dǎo)生理信號，得到總共668個生理信號樣本。對生理信號進行了時域和頻域的分析，提取出了信號特征。針對初始特征空間維數(shù)過大的問題，研究了一種基于前向浮動搜索技術(shù)的特征選擇算法，該算法在指定選擇的特征數(shù)量后可以從初始特征集合中選擇出一組關(guān)鍵特征。利用這組關(guān)鍵特征，通過支持向量機對上述四種情緒進行訓(xùn)練和預(yù)測。針對支持向量機的性能受懲罰因子和核函