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基于生理信號多模態(tài)情感識別研究

發(fā)布時間:2020-04-17 21:27
【摘要】:情感計(jì)算是實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互的橋梁,其中情感計(jì)算中情感識別是一個至關(guān)重要的過程。情感識別根據(jù)情緒表達(dá)方法不同,可分為基于言語行為與基于非言語行為。在基于言語行為方面,研究者們大多關(guān)注于使用表情與語音分析用戶情感狀態(tài),而在非言語行為方面,由于生理狀態(tài)也包含大量情感信息,且被試者不受某些原因的影響,如刻意隱藏消極等,因此,基于非言語情感識別越來越受到研究者們的重視;诜茄哉Z情感識別又可分為基于單模態(tài)和基于多模態(tài)情感識別,由于基于多模態(tài)情感識別可以利用多種信號,從多個方面去識別用戶情感,其結(jié)果更加具有客觀性和準(zhǔn)確性,因此,基于多模態(tài)情感識別已經(jīng)成為研究者們探索的焦點(diǎn)。在基于多模態(tài)情感識別中,由于腦電信號(EEG)反映用戶中樞神經(jīng)系統(tǒng)的情緒變化,外周生理信號反映用戶自主神經(jīng)系統(tǒng)的情緒反應(yīng),因此這兩種信號得到了廣泛使用。然而研究存在一個現(xiàn)實(shí)問題,腦電信號(EEG)需專業(yè)設(shè)備采集,所以采集過程比較困難和昂貴。基于上述原因,可以將腦電信號作為輔助信息來提高情感識別性能,因此本文提出基于典型性相關(guān)分析(CCA)、判別型典型性相關(guān)分析(DCCA)、加核判別型典型性相關(guān)分析(KDCCA)以及深度判別型典型性相關(guān)分析(DDCCA)的腦電信號輔助外周生理信號多模態(tài)情感識別。在訓(xùn)練期間,先提取外周生理信號及腦電信號,在腦電信號的輔助下,使用多種相關(guān)性分析算法創(chuàng)建情感判別空間,然后使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法構(gòu)建情感模型;在測試期間,只使用外周生理信號測試。本文分別從兩個公開數(shù)據(jù)集DEAP數(shù)據(jù)集與DECAF數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),前期完成數(shù)據(jù)集的預(yù)處理、特征提取等操作,后期實(shí)現(xiàn)分類方法的模型訓(xùn)練及結(jié)果分析。在兩個數(shù)據(jù)集上的多組實(shí)驗(yàn)結(jié)果統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)表明本文使用多種特征融合技術(shù)中深度判別型典型性相關(guān)分析(DDCCA)的腦電信號輔助外周生理信號的方法可以提高情感識別性能,與之前同領(lǐng)域方法相比準(zhǔn)確率提高9.31%,F1系數(shù)提高0.1467,根據(jù)多組實(shí)驗(yàn)證明結(jié)果具備一定程度可比性。本方法達(dá)到了較好的情感識別效果,可以實(shí)現(xiàn)在現(xiàn)實(shí)生活中非線性問題下情感識別目標(biāo)。
【圖文】:

過程圖,情感識別,生理信號,過程圖


—邐一邋邐邐邋天津師范大學(xué)碩士學(xué)位論文—邐逡逑取的生理信號特征包括頻域特征、時域特征、時頻域特征和非線性特征;將數(shù)據(jù)逡逑根據(jù)一定方法分成訓(xùn)練集和測試集,比如留一法,交叉驗(yàn)證法等,通過一些特征逡逑融合和特征選擇方法處理特征,在訓(xùn)練階段,使用訓(xùn)練集放到機(jī)器學(xué)習(xí)方法中的逡逑多種分類器中,訓(xùn)練出多個情感模型,在測試階段,把測試數(shù)據(jù)放入構(gòu)建好的情逡逑感模型中,映射出相應(yīng)的情感狀態(tài);最后選擇合適表達(dá)方法輸出情感預(yù)測結(jié)果。逡逑、

生理信號,情感識別,情感模型,外周


邐j逡逑本實(shí)驗(yàn)課題基于生理信號腦電信號輔助外周生理信號多模態(tài)情感識別基本逡逑框架如圖2.4所示,具體主要流程步驟如下:a.利用專業(yè)活性電極設(shè)備和多種傳感逡逑器采集腦電信號(EEG)和外周生理信號,并通過小波變換、濾波器濾波和通道逡逑校正等進(jìn)行腦電信號和外周生理信號預(yù)處理,消除腦電信號以及外周生理信號基逡逑線漂移等干擾信息。b.提取腦電特征和外周生理特征。c.在訓(xùn)練階段,,分別使用逡逑典型性相關(guān)分析(CCA)、判別型典型性相關(guān)分析(DCCA)、加核的判別型典逡逑型性相關(guān)分析(KDCCA)和深度判別型典型性相關(guān)分析(DDCCA),以腦電特逡逑征作為輔助信息,協(xié)助外周生理信號構(gòu)造情感判別空間。d.利用機(jī)器學(xué)習(xí)中多種逡逑分類器,例如支持向量機(jī)(SVM)、隨機(jī)森林(RF)、k-近鄰法(KNN)和集逡逑成學(xué)習(xí)法(Ensemble邋Learning)構(gòu)建情感模型。e.在測試階段,只將外周生理信逡逑號放到情感判別空間中
【學(xué)位授予單位】:天津師范大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號】:TP18;TN911.7

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本文編號:2631318

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