本文關鍵詞：基于功能性近紅外光譜技術識別情緒狀態(tài)　出處：《光學學報》2016年03期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：利用功能性近紅外光譜(f NIRs)技術實現(xiàn)了對不同情緒狀態(tài)的識別。采集了15名受試者在6種情緒種類圖片刺激下的f NIRs信號以及喚醒度、愉悅度評價數(shù)據(jù)。為了實現(xiàn)對受試者情緒狀態(tài)的分類評估,采用支持向量機(SVM)和基于支持向量機的遞歸特征篩選(SVM-RFE)算法來篩選參數(shù)并設計情緒狀態(tài)的分類器。結果表明在多種情緒種類圖片刺激下,受試者出現(xiàn)了顯著的功能響應曲線,并且在喚醒度、愉悅度和情緒種類三個分類目標上分別實現(xiàn)了81%、78.78%和68%的平均分類正確率。同時發(fā)現(xiàn)喚醒度和愉悅度的敏感特征主要出現(xiàn)在眶額葉皮層和背外側皮層,且近似熵是反映情緒狀態(tài)變化的有效指標。因此采用f NIRs能夠基本實現(xiàn)對人體情緒狀態(tài)的識別。
【作者單位】： 中國航天員科研訓練中心人因工程重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金青年基金(71201148) 國家973計劃(2011CB711000) 中國航天員科研訓練中心人因工程重點實驗室實驗技術課題(9140C770208150C77320,2012SY54B1701)
【分類號】：O434.3
【正文快照】： 1引言功能性近紅外光譜技術(f NIRs)作為一種腦功能探測工具,被引入認知神經(jīng)學研究已經(jīng)超過20年,然而相對于腦電(EEG)、核磁共振(f MRI)等腦功能檢測技術仍存在劣勢,如時間分辨率不如EEG、空間分辨率又低于f MRI技術。盡管存在上述不足,其依然被廣泛運用于認知神經(jīng)學研究,究其

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