圖像情緒的腦認(rèn)知規(guī)律及腦電分析方法研究
發(fā)布時間:2023-08-04 20:01
情緒是一種包含了對外界或內(nèi)在刺激的心理反應(yīng),以及伴隨這種心理反應(yīng)的生理反應(yīng)。在人類的進(jìn)化與日常生活中,情緒的作用處處都有體現(xiàn)。早在19世紀(jì)學(xué)者們就開始采用多種方法、手段來對情緒進(jìn)行研究。近年來,情緒認(rèn)知及其神經(jīng)機(jī)制的研究,特別是情緒與認(rèn)知之間的關(guān)系及其潛在的神經(jīng)機(jī)制,已成為認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)的一個熱門研究領(lǐng)域。具有高時間分辨率優(yōu)勢的腦電被廣泛用于各類情緒研究中。本論文主要以針對情緒圖像進(jìn)行分析識別的腦活動認(rèn)知規(guī)律研究為目的,致力于視覺情緒信息認(rèn)知規(guī)律研究,以及視覺情緒信息認(rèn)知規(guī)律研究指導(dǎo)下的腦電信號處理技術(shù),首先設(shè)計基于國際情緒標(biāo)準(zhǔn)圖片數(shù)據(jù)庫(IAPS)的圖像情緒認(rèn)知規(guī)律實驗:采用Russel情緒分類模型,將情緒按兩個維度(愉悅度和喚醒度)劃分為四類,選擇IAPS中的120張情緒圖片作為刺激誘發(fā)被試產(chǎn)生四類情緒,記錄腦電信號,建立情緒圖片誘發(fā)腦電的認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)實驗范式。然后研究圖像情緒的腦認(rèn)知規(guī)律,利用事件相關(guān)電位技術(shù)分為兩方面探究人類在加工視覺信息時所誘發(fā)的情緒認(rèn)知規(guī)律:基于情緒效價的腦活動分析以及基于情緒喚醒的腦活動分析,對該規(guī)律的探究可以為我們有效區(qū)分圖像情緒狀態(tài)提供神經(jīng)科學(xué)方面的依據(jù)...
【文章頁數(shù)】:63 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
1.1 課題背景及研究的目的和意義
1.2 視覺情緒腦認(rèn)知規(guī)律研究發(fā)展現(xiàn)狀
1.3 基于EEG的情緒分析識別研究現(xiàn)狀
1.4 目前存在的問題
1.4.1 情緒腦認(rèn)知規(guī)律目前存在問題
1.4.2 基于EEG的情緒分類問題與不足
1.5 本文的主要研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排
第2章 情緒及腦電信號概述
2.1 引言
2.2 情緒概述
2.2.1 情緒與情感的關(guān)系
2.2.2 情緒產(chǎn)生的生理基礎(chǔ)
2.2.3 情緒分類模型
2.3 腦電信號概述
2.3.1 EEG產(chǎn)生機(jī)理及其主要組成成分
2.3.2 EEG預(yù)處理
2.3.3 腦電信號的分析處理方法
2.4 本章小結(jié)
第3章 圖像情緒認(rèn)知規(guī)律實驗設(shè)計及分析
3.1 引言
3.2 圖像情緒認(rèn)知實驗設(shè)計
3.2.1 情緒的誘發(fā)
3.2.2 情緒圖像數(shù)據(jù)庫
3.2.3 圖像誘發(fā)人腦情緒反應(yīng)的EEG實驗設(shè)計
3.3 圖像情緒認(rèn)知規(guī)律分析
3.3.1 事件相關(guān)電位(ERP,Event-related Potentials)
3.3.2 基于情緒效價的腦活動分析
3.3.3 基于情緒喚醒的腦活動分析
3.4 本章小結(jié)
第4章 基于圖像情緒的腦電信號分類問題
4.1 引言
4.2 基于CNN-LSTM模型的EEG特征提取及分類
4.2.1 基于CNN的EEG特征提取方法
4.2.2 基于LSTM的時序建模分類方法
4.2.3 CNN-LSTM網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)
4.2.4 CNN-LSTM模型的參數(shù)優(yōu)化
4.3 基于圖像情緒認(rèn)知規(guī)律改進(jìn)的CNN-LSTM模型研究
4.3.1 基于圖像情緒認(rèn)知規(guī)律中空間信息的改進(jìn)方法研究
4.3.2 基于圖像情緒認(rèn)知規(guī)律中時間信息的改進(jìn)方法研究
4.3.3 時空信息融合改進(jìn)方法研究
4.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝
本文編號:3838907
【文章頁數(shù)】:63 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
1.1 課題背景及研究的目的和意義
1.2 視覺情緒腦認(rèn)知規(guī)律研究發(fā)展現(xiàn)狀
1.3 基于EEG的情緒分析識別研究現(xiàn)狀
1.4 目前存在的問題
1.4.1 情緒腦認(rèn)知規(guī)律目前存在問題
1.4.2 基于EEG的情緒分類問題與不足
1.5 本文的主要研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排
第2章 情緒及腦電信號概述
2.1 引言
2.2 情緒概述
2.2.1 情緒與情感的關(guān)系
2.2.2 情緒產(chǎn)生的生理基礎(chǔ)
2.2.3 情緒分類模型
2.3 腦電信號概述
2.3.1 EEG產(chǎn)生機(jī)理及其主要組成成分
2.3.2 EEG預(yù)處理
2.3.3 腦電信號的分析處理方法
2.4 本章小結(jié)
第3章 圖像情緒認(rèn)知規(guī)律實驗設(shè)計及分析
3.1 引言
3.2 圖像情緒認(rèn)知實驗設(shè)計
3.2.1 情緒的誘發(fā)
3.2.2 情緒圖像數(shù)據(jù)庫
3.2.3 圖像誘發(fā)人腦情緒反應(yīng)的EEG實驗設(shè)計
3.3 圖像情緒認(rèn)知規(guī)律分析
3.3.1 事件相關(guān)電位(ERP,Event-related Potentials)
3.3.2 基于情緒效價的腦活動分析
3.3.3 基于情緒喚醒的腦活動分析
3.4 本章小結(jié)
第4章 基于圖像情緒的腦電信號分類問題
4.1 引言
4.2 基于CNN-LSTM模型的EEG特征提取及分類
4.2.1 基于CNN的EEG特征提取方法
4.2.2 基于LSTM的時序建模分類方法
4.2.3 CNN-LSTM網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)
4.2.4 CNN-LSTM模型的參數(shù)優(yōu)化
4.3 基于圖像情緒認(rèn)知規(guī)律改進(jìn)的CNN-LSTM模型研究
4.3.1 基于圖像情緒認(rèn)知規(guī)律中空間信息的改進(jìn)方法研究
4.3.2 基于圖像情緒認(rèn)知規(guī)律中時間信息的改進(jìn)方法研究
4.3.3 時空信息融合改進(jìn)方法研究
4.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝
本文編號:3838907
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