隨著人工智能、人機交互、模式識別等技術(shù)的快速發(fā)展,情緒識別已經(jīng)成為了該領(lǐng)域研究的一個熱點。傳統(tǒng)的情緒識別研究多采用語音特征、面部表情圖像特征進行識別,但這些情緒的外在表現(xiàn)特征極易受到人體主觀的控制,導致識別的不準確。而生理信息與人體大腦皮層及神經(jīng)中樞關(guān)系密切,具有客觀真實性,因此成為眾多學者的熱門研究方向。本文主要針對心電、皮電、呼吸三種生理信息進行情緒識別研究,建立了一個可視化的人機交互情緒識別平臺。主要工作如下:（1）進行了基于混沌理論的情緒識別方法研究。分別對心電、皮電、呼吸三種生理信息數(shù)據(jù)進行四種混沌特征參數(shù)提取,包括復雜度、盒子維、近似熵、信息熵。構(gòu)建三種單一生理信息數(shù)據(jù)和融合多生理信息數(shù)據(jù)的特征參數(shù)數(shù)據(jù)集,采用C4.5決策樹算法分別進行Joy、Anger、Sadness三種情緒的識別實驗。實驗結(jié)果證明,采用該方法進行情緒識別是可行的,且多生理信息情緒識別比單一生理信息有更高的識別率。（2）采用C#編程語言,Visual Studio 2017集成開發(fā)環(huán)境（IDE）、SQL Server2014數(shù)據(jù)庫等工具,建立了一個基于多生理信息的情緒識別平臺。該平臺可以對采集到的ECG、... 

【文章來源】：長春大學吉林省

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

決策樹模型示意圖

數(shù)據(jù)處理界面

經(jīng)過數(shù)據(jù)處理后的Weka數(shù)據(jù)表格

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于支持向量機的酗酒腦電信號分類研究[J]. 丁尚文,王純賢.  自動化儀表. 2019(11)
[2]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的文本分類研究綜述[J]. 孫嘉琪,王曉曄,周曉雯.  天津理工大學學報. 2019(05)
[3]SQL Server數(shù)據(jù)庫中關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)表的設(shè)計方法探討[J]. 翁敏峰,萬城睿.  電腦知識與技術(shù). 2019(28)
[4]基于C#的一卡通業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)分析[J]. 李超.  計算機產(chǎn)品與流通. 2019(09)
[5]餐飲酒店信息管理系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[J]. 丁蕾錠,蘭海翔,盧涵宇,祁小軍,薛安琪.  電腦知識與技術(shù). 2019(25)
[6]基于Matlab的分形理論在醫(yī)學中的應用研究[J]. 俞凱君,李春.  軟件. 2019(08)
[7]情感識別算法應用現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢研究[J]. 金磊,高梓瀚,馮琛.  電子世界. 2019(15)
[8]人工智能情緒識別應用研究[J]. 劉大誠.  中國高新科技. 2019(13)
[9]非線性動力學分析方法在神經(jīng)康復領(lǐng)域中的應用進展[J]. 翟曉雪,張皓.  中國康復醫(yī)學雜志. 2019(04)
[10]機器學習分類問題及算法研究綜述[J]. 楊劍鋒,喬佩蕊,李永梅,王寧.  統(tǒng)計與決策. 2019(06)

博士論文
[1]基于本體的智能體情感識別與情感誘發(fā)研究[D]. 宿云.蘭州大學 2019
[2]生理信號驅(qū)動的情緒識別及交互應用研究[D]. 林文倩.浙江大學 2019
[3]網(wǎng)聯(lián)汽車信息安全問題及CAN總線異常檢測技術(shù)研究[D]. 于赫.吉林大學 2016
[4]非線性鼾音信號時頻特征分析研究[D]. 張引紅.陜西師范大學 2014

碩士論文
[1]基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)數(shù)據(jù)流分類研究[D]. 范慧敏.西安理工大學 2019
[2]老年人十二導聯(lián)心電信號的非線性研究[D]. 焦得釗.陜西師范大學 2019
[3]基于多生理信號小波及深度特征分層融合的情緒識別研究[D]. 謝錦煙.華南理工大學 2019
[4]基于人體生理信號的情感識別研究[D]. 李才隆.南京郵電大學 2018
[5]基于多生理信號情感識別與預測系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)[D]. 胡小三.南京郵電大學 2018
[6]基于WEKA平臺的山西省地質(zhì)災害易發(fā)性評價研究[D]. 鮑小魯.太原理工大學 2018
[7]基于EEG的無人駕駛車輛乘坐人情緒感知技術(shù)研究[D]. 王鐸.哈爾濱工業(yè)大學 2018
[8]基于心電數(shù)據(jù)的情緒分析和社交分享系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 孫景洋.北京郵電大學 2018
[9]基于可穿戴設(shè)備的壓力情感識別及其在機器人服務(wù)認知中的應用[D]. 姜媛.山東大學 2018
[10]基于腦電時空頻多域特征的自動情緒識別研究及系統(tǒng)實現(xiàn)[D]. 李振齊.華南理工大學 2018



本文編號：3078781