發(fā)布時(shí)間：2020-04-20 03:33

【摘要】：過去的一個(gè)世紀(jì),心理疾病已經(jīng)嚴(yán)重危害到人類的健康,越來越多的研究者開始致力于心理疾病的診斷和預(yù)防。情緒是心理狀態(tài)的外顯特征之一,情緒識(shí)別是機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展的產(chǎn)物,隨著情緒感知智能系統(tǒng)的發(fā)展,越來越多的特殊設(shè)備得以應(yīng)用于心理疾病的預(yù)測(cè)和診斷,為早期診斷和治療心理疾病提供了技術(shù)支持。這些設(shè)備中,功能性近紅外光譜技術(shù)(fNIRS)作為一種非侵入式的的生理信號(hào)采集設(shè)備,因其抗干擾能力強(qiáng)、安全方便等特點(diǎn)而逐漸被采用。本文研究了基于近紅外信號(hào)的情緒識(shí)別算法,具體研究?jī)?nèi)容如下:(1)考慮到近紅外信號(hào)時(shí)間分辨率低的特性,設(shè)計(jì)了基于視頻刺激的情緒誘發(fā)實(shí)驗(yàn)范式,通過fNIRS采集設(shè)備采集被試情緒誘發(fā)下的近紅外信號(hào)。(2)由于采集到的原始信號(hào)包含被試的生理活動(dòng)信號(hào)和儀器工作產(chǎn)生的噪聲,需進(jìn)行去噪處理。通過帶通濾波器去除大部分噪聲,但部分噪聲會(huì)與有用的腦信息在時(shí)頻率產(chǎn)生混疊,需研究有針對(duì)性的去噪算法進(jìn)行處理。針對(duì)與有用腦信息頻率混疊部分噪聲的去除問題,本文提出了WPD-ICA濾波方法,將小波包分解與ICA算法相結(jié)合,完成預(yù)處理。并將WPD-ICA算法與經(jīng)典的EEMD-ICA方法進(jìn)行了比較,結(jié)果表明WPD-ICA算法所得到的輸出信噪比更高,能更好地解決時(shí)頻率混疊問題。(3)討論了KNN、樸素貝葉斯和支持向量機(jī)三種分類器在情緒識(shí)別中的效果,針對(duì)fNIRS的技術(shù)特點(diǎn),本文提取線性特征3種,非線性特征3種,作為分類器的輸入,討論了三種分類器的情緒分類準(zhǔn)確率。研究了支持向量機(jī)的參數(shù)尋優(yōu)方法,比較了網(wǎng)格尋優(yōu)和粒子群尋優(yōu)算法,結(jié)果表明當(dāng)使用粒子群尋優(yōu)時(shí),分類準(zhǔn)確率更高。(4)結(jié)合被試的腦地形圖和3D激活狀態(tài)圖,分析了被試任務(wù)態(tài)大腦激活狀態(tài)。本文完成了基于近紅外信號(hào)的情緒識(shí)別算法的相關(guān)工作,并取得了一定的成果。
【圖文】：

學(xué)碩士研究生學(xué)位論文 基于近紅外光譜技術(shù)的情緒識(shí)別算法部表情來完成，目前大部分研究都是以區(qū)分不同表情為目的。除此不同，甚至同一表情的不同程度，都表現(xiàn)了人類情感的不同，如微怒和不悅，表情的細(xì)微差別會(huì)反映出心理活動(dòng)的巨大差別[3]。之前面部表情的情緒識(shí)別，通常帶有研究者的主觀色彩，其準(zhǔn)確性是存據(jù)時(shí)代，通過大數(shù)據(jù)分析的表情識(shí)別準(zhǔn)確率較之前有本質(zhì)的提升。正在使用的面部情緒識(shí)別界面，通過面部表情的識(shí)別，可以實(shí)時(shí)獲緒。第三種類型是通過人的大腦信號(hào)來進(jìn)行研究，，研究者用 EEG 和技術(shù)來采集人腦信號(hào)，常用的采集設(shè)備有 EEG、fMRI 和本文的研，和前兩類研究方式相比，第三類方式通過對(duì)大腦的外顯信號(hào)來完成準(zhǔn)確且具有普適性[4-5]。

谷歌眼鏡實(shí)時(shí)情緒檢測(cè)系統(tǒng)
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：O434.3;R318

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本文編號(hào)：2634101