基于腦電信號(hào)的視頻誘發(fā)情緒識(shí)別
發(fā)布時(shí)間:2023-04-29 03:29
隨著腦電信號(hào)采集設(shè)備的迅速發(fā)展,腦電信號(hào)越來越多應(yīng)用于實(shí)際生活中,基于腦電的情緒識(shí)別也成為了重要的研究課題。本文對(duì)如何利用腦電識(shí)別視頻誘發(fā)的情緒這一問題進(jìn)行了研究。之前對(duì)于腦電的研究多使用腦電信號(hào)在不同頻帶的能量特征,本文使用微分熵特征,使得情緒相關(guān)的腦電信號(hào)得到了更好地表征。同時(shí),本文通過特征選擇,發(fā)現(xiàn)了對(duì)于情緒識(shí)別任務(wù)有重要影響的腦電頻帶以及腦區(qū),為神經(jīng)生理學(xué)中探究情緒產(chǎn)生的機(jī)理提供依據(jù)。本文使用線性動(dòng)力系統(tǒng)對(duì)特征序列有針對(duì)性地進(jìn)行了平滑,提高了后續(xù)情緒識(shí)別的準(zhǔn)確率;谀X電的情緒識(shí)別模型能否真正得到推廣使用,很大程度上依賴于該模型是否穩(wěn)定,本文通過模型在較長(zhǎng)時(shí)間范圍里的情緒識(shí)別效果證明所提出的識(shí)別算法訓(xùn)練出的模型具有一定的穩(wěn)定性。在針對(duì)6個(gè)人的18次實(shí)驗(yàn)中,本文提出的算法針對(duì)三種情緒狀態(tài)的識(shí)別達(dá)到了平均85%的準(zhǔn)確率。
【文章頁數(shù)】:83 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
表格索引
插圖索引
主要符號(hào)對(duì)照表
第一章 緒論
1.1 研究意義及目的
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 基于不同信號(hào)的情緒識(shí)別
1.2.2 刺激素材的相關(guān)研究
1.2.3 腦電的特征提取算法研究
1.2.4 情緒識(shí)別的模型研究
1.2.5 多模態(tài)情緒識(shí)別的研究
1.2.6 情緒在神經(jīng)生理學(xué)中的研究
1.2.7 情緒識(shí)別實(shí)際應(yīng)用中的挑戰(zhàn)
1.3 論文安排
1.4 本章小結(jié)
第二章 腦電與情緒的相關(guān)背景
2.1 腦電的相關(guān)背景知識(shí)
2.1.1 大腦的結(jié)構(gòu)及功能
2.1.2 腦電產(chǎn)生的原理
2.1.3 腦電的采集
2.1.4 腦電信號(hào)的頻域特性
2.2 情緒的相關(guān)背景知識(shí)
2.2.1 情緒的定義
2.2.2 情緒模型
2.2.3 情緒的誘發(fā)
2.3 本章小結(jié)
第三章 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
3.1 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?br> 3.2 刺激材料
3.3 被視情況
3.4 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
3.5 實(shí)驗(yàn)流程
3.6 實(shí)驗(yàn)后續(xù)改進(jìn)措施
3.7 本章小結(jié)
第四章 數(shù)據(jù)處理的相關(guān)算法
4.1 腦電信號(hào)處理流程
4.2 腦電信號(hào)預(yù)處理
4.3 腦電特征提取
4.3.1 頻帶能量特征
4.3.2 微分熵特征
4.3.3 左右腦非對(duì)稱特征
4.4 特征的平滑
4.4.1 滑動(dòng)平均平滑
4.4.2 線性動(dòng)力系統(tǒng)平滑
4.5 特征選擇和降維
4.5.1 主成分分析
4.5.2 最大相關(guān)最小冗余算法
4.6 情緒分類的識(shí)別算法
4.6.1 k 近鄰算法
4.6.2 邏輯斯蒂回歸
4.6.3 支持向量機(jī)分類器
4.7 本章小結(jié)
第五章 數(shù)據(jù)處理結(jié)果及討論
5.1 特征提取算法效果
5.2 特征選擇和降維算法效果
5.3 關(guān)鍵頻域
5.4 關(guān)鍵腦區(qū)
5.5 特征平滑算法效果
5.6 分類算法效果
5.7 模型隨時(shí)間變化的穩(wěn)定性
5.8 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
6.1 本文主要工作及相關(guān)結(jié)論
6.2 工作展望
附錄 A 實(shí)驗(yàn)結(jié)果詳細(xì)數(shù)據(jù)
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄
本文編號(hào):3805076
【文章頁數(shù)】:83 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
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主要符號(hào)對(duì)照表
第一章 緒論
1.1 研究意義及目的
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 基于不同信號(hào)的情緒識(shí)別
1.2.2 刺激素材的相關(guān)研究
1.2.3 腦電的特征提取算法研究
1.2.4 情緒識(shí)別的模型研究
1.2.5 多模態(tài)情緒識(shí)別的研究
1.2.6 情緒在神經(jīng)生理學(xué)中的研究
1.2.7 情緒識(shí)別實(shí)際應(yīng)用中的挑戰(zhàn)
1.3 論文安排
1.4 本章小結(jié)
第二章 腦電與情緒的相關(guān)背景
2.1 腦電的相關(guān)背景知識(shí)
2.1.1 大腦的結(jié)構(gòu)及功能
2.1.2 腦電產(chǎn)生的原理
2.1.3 腦電的采集
2.1.4 腦電信號(hào)的頻域特性
2.2 情緒的相關(guān)背景知識(shí)
2.2.1 情緒的定義
2.2.2 情緒模型
2.2.3 情緒的誘發(fā)
2.3 本章小結(jié)
第三章 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
3.1 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?br> 3.2 刺激材料
3.3 被視情況
3.4 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
3.5 實(shí)驗(yàn)流程
3.6 實(shí)驗(yàn)后續(xù)改進(jìn)措施
3.7 本章小結(jié)
第四章 數(shù)據(jù)處理的相關(guān)算法
4.1 腦電信號(hào)處理流程
4.2 腦電信號(hào)預(yù)處理
4.3 腦電特征提取
4.3.1 頻帶能量特征
4.3.2 微分熵特征
4.3.3 左右腦非對(duì)稱特征
4.4 特征的平滑
4.4.1 滑動(dòng)平均平滑
4.4.2 線性動(dòng)力系統(tǒng)平滑
4.5 特征選擇和降維
4.5.1 主成分分析
4.5.2 最大相關(guān)最小冗余算法
4.6 情緒分類的識(shí)別算法
4.6.1 k 近鄰算法
4.6.2 邏輯斯蒂回歸
4.6.3 支持向量機(jī)分類器
4.7 本章小結(jié)
第五章 數(shù)據(jù)處理結(jié)果及討論
5.1 特征提取算法效果
5.2 特征選擇和降維算法效果
5.3 關(guān)鍵頻域
5.4 關(guān)鍵腦區(qū)
5.5 特征平滑算法效果
5.6 分類算法效果
5.7 模型隨時(shí)間變化的穩(wěn)定性
5.8 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
6.1 本文主要工作及相關(guān)結(jié)論
6.2 工作展望
附錄 A 實(shí)驗(yàn)結(jié)果詳細(xì)數(shù)據(jù)
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄
本文編號(hào):3805076
本文鏈接:http://sikaile.net/kejilunwen/wltx/3805076.html
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