情緒,作為一種短暫而強(qiáng)烈的對外反應(yīng),影響人類的生理和心理狀態(tài),在人類生活中起著非常重要的作用。情緒識別研究受到了廣泛關(guān)注,其在醫(yī)療、安全駕駛、社會安全等領(lǐng)域都有所應(yīng)用。相較于外在的物理信號,生理信號直接由神經(jīng)系統(tǒng)(中樞神經(jīng)系統(tǒng)、周圍神經(jīng)系統(tǒng))產(chǎn)生以及控制,人的主觀意識難以對其控制,其識別結(jié)果更具客觀性。因此,本文的研究內(nèi)容是基于生理信號的情緒識別。目前,基于生理信號的情緒識別研究存在兩個局限性。(1)特征局限性:當(dāng)前研究所提取的特征大多對信號分析不全面。通過針對特定任務(wù)手工構(gòu)造特征或利用深度學(xué)習(xí)方法提取特征,缺乏挖掘生理信號內(nèi)在的共性信息,以及沒有考慮生理信號時間上下文的信息。(2)融合框架局限性:常見的特征融合和決策融合對信號信息利用不充分,影響了最終的識別準(zhǔn)確率。針對以上總結(jié)的局限性,本文進(jìn)行了以下三個工作。(1)提出基于小波變換的多生理信號情緒識別算法。針對生理信號的非平穩(wěn)非線性特征,采用小波變換對信號進(jìn)行處理,并手工構(gòu)造各類特征(統(tǒng)計、能量、熵特征),最后應(yīng)用支持向量機(jī)(SVM)在快樂悲傷二分類實驗中達(dá)到92.68%的準(zhǔn)確率,驗證了小波特征與多信號融合的有效性。(2)提出基于門...

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 情緒誘發(fā)方法
        1.2.2 基于多生理信號的預(yù)處理
        1.2.3 基于多生理信號的特征提取
        1.2.4 基于多生理信號情緒識別的分類算法
        1.2.5 存在問題
    1.3 論文主要工作
        1.3.1 研究目標(biāo)及研究內(nèi)容
        1.3.2 主要工作
    1.4 論文組織框架
    1.5 本章小結(jié)
第二章 基于多生理信號的情緒識別相關(guān)知識
    2.1 多生理信號介紹
        2.1.1 心電信號
        2.1.2 肌電信號
        2.1.3 皮電信號
    2.2 情緒相關(guān)知識
        2.2.1 情緒的定義
        2.2.2 情緒的分類
    2.3 相關(guān)算法介紹
        2.3.1 支持向量機(jī)
        2.3.2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于小波變換的多生理信號情緒識別算法
    3.1 算法框架
    3.2 Bio Vid Emo DB數(shù)據(jù)庫
    3.3 預(yù)處理
        3.3.1 數(shù)據(jù)劃分
        3.3.2 信號去噪
    3.4 小波變換
    3.5 特征提取
        3.5.1 時域特征
        3.5.2 頻域特征
    3.6 特征選擇
    3.7 實驗結(jié)果與分析
        3.7.1 實驗參數(shù)設(shè)定
        3.7.2 SBFS-SVM有效性驗證實驗
        3.7.3 多信號融合實驗
    3.8 本章小結(jié)
第四章 基于GRU-AE的多生理信號情緒識別算法
    4.1 算法框架
    4.2 自編碼器
    4.3 門控循環(huán)單元
    4.4 門控循環(huán)單元自動編碼機(jī)
    4.5 特征降維
    4.6 實驗結(jié)果與分析
        4.6.1 實驗參數(shù)設(shè)置
        4.6.2 對比實驗一:GRU-AE特征vs小波特征
        4.6.3 對比實驗二:基于GRU-AE的特征融合vs基于GRU與AE的特征融合
        4.6.4 結(jié)論
    4.7 本章小結(jié)
第五章 基于多生理信號小波及深度特征分層融合的情緒識別算法
    5.1 算法框架
    5.2 分層融合策略
    5.3 Platt縮放
    5.4 實驗結(jié)果與分析
        5.4.1 實驗設(shè)計
        5.4.2 小波及深度特征融合有效性實驗
        5.4.3 小波及深度特征分層融合框架有效性實驗
        5.4.4 相關(guān)文獻(xiàn)對比實驗
        5.4.5 結(jié)論
    5.5 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果
致謝
附件



本文編號：3806893