現(xiàn)如今,人與計(jì)算機(jī)交流時(shí)間遠(yuǎn)超過(guò)人與人之間的交流和隨著情感計(jì)算這一理論的興起,通過(guò)計(jì)算機(jī)識(shí)別人的情感狀態(tài)已經(jīng)成為研究重點(diǎn)。目前很多的情感識(shí)別是基于用戶的語(yǔ)音語(yǔ)調(diào)、面部表情、肢體動(dòng)作等信息作為數(shù)據(jù)源進(jìn)行分析,識(shí)別出用戶的情感狀態(tài),但這些表達(dá)方式存在一些弊端,如可通過(guò)人為的主觀思想進(jìn)行控制,使其不足以完全表達(dá)出人的真實(shí)情感狀態(tài),而且,很多關(guān)于情感狀態(tài)的識(shí)別都是針對(duì)實(shí)時(shí)情感識(shí)別,并未對(duì)未來(lái)短時(shí)間內(nèi)的情感變化進(jìn)行預(yù)測(cè),無(wú)法通過(guò)預(yù)測(cè)情感狀態(tài),提前采取措施,防止一些危害的發(fā)生。因此,針對(duì)情感識(shí)別數(shù)據(jù)集來(lái)源和情感預(yù)測(cè)問(wèn)題,本文提出了基于多生理信號(hào)的情感識(shí)別與預(yù)測(cè)兩種方法,情感識(shí)別方法是通過(guò)分析皮膚電和脈搏這兩類信號(hào),提取這兩類信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特征值,如中值、均值、標(biāo)準(zhǔn)差、方差等,然后使用基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的情感識(shí)別模型對(duì)特征集進(jìn)行識(shí)別訓(xùn)練,得出四種基本情感狀態(tài),解決了數(shù)據(jù)集的主觀控制問(wèn)題。為了解決情感識(shí)別方法的收斂速度和識(shí)別率,提出了一種將GA、AdaDelta算法和BP算法相結(jié)合的GA-AdaDelta-BP識(shí)別算法,在BP算法識(shí)別情感的基礎(chǔ)上,使用GA確定BP算法的初始連接權(quán)值和閾值,使用AdaDe...

【文章頁(yè)數(shù)】：73 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.2，在該模型中，橫坐標(biāo)代表情感的是程度，從負(fù)軸到正軸，情感從消極到積極

學(xué)位碩士研究生學(xué)位論文第二章基于生理信號(hào)的情移動(dòng)；當(dāng)負(fù)面情感慢慢消失時(shí)，人的悲傷程度逐漸減弱，向時(shí)，人的快樂(lè)程度增強(qiáng)，向正半軸移動(dòng)；當(dāng)人體正面情感消靠近。然而，大多數(shù)心理學(xué)家則認(rèn)為情感類型應(yīng)該是多維度維度模型度是一種常見的情感維度模型。效價(jià)的是情感的正（負(fù)）程強(qiáng)烈程度，二維空....

圖2.2二維度情感分類模型

圖2.2二維度情感分類模型度模型二維情感模型，Markov、Wundt等人提出了三維理論[22]，M空間的立體坐標(biāo)軸對(duì)情感進(jìn)行劃分的，如圖2.3所示。該三維對(duì)應(yīng)著恐懼（fear）、憤怒（anger）和喜悅（joy）。其他種類來(lái)分布，這意味著所有的情感都是有恐懼、憤怒和喜....

圖2.4生理信號(hào)波形圖

于生理信號(hào)相關(guān)的情感研究一般從以下兩大方面考慮，一是站在生理學(xué)立場(chǎng)[5]，通生理參數(shù)如脈搏、皮電、心跳、肌電等數(shù)據(jù)，計(jì)算情感狀態(tài)；二是站在心理學(xué)立場(chǎng)種可穿戴的傳感器采集并分析周圍環(huán)境，并計(jì)算所處的情感狀態(tài)[5]。77年美國(guó)心理學(xué)家Izard指出[23]，情感由三大部分組成，....

圖2.5Grove-GSR傳感器（2）皮膚溫度

境溫度以及人體活動(dòng)都會(huì)影響汗腺的分泌，因此皮膚電反應(yīng)可以反映膚電反應(yīng)不僅可以作為神經(jīng)系統(tǒng)的功能指標(biāo)，還可以作為情感識(shí)別的到關(guān)于情感研究相關(guān)領(lǐng)域中。的情感狀態(tài)下，皮膚電反應(yīng)表現(xiàn)出極大地差異，它的基礎(chǔ)水平是在安靜應(yīng)程度，可分為低、中、高三種程度。性格越內(nèi)向，容易緊張，情緒暴感時(shí)，基礎(chǔ)....

本文編號(hào)：3960972