本文關(guān)鍵詞：基于EEG的情緒信息特征及其分類方法研究

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【摘要】：情緒是人類心理的重要組成部分,能正確識別情緒并做出合理應(yīng)對是社會(huì)交往的基礎(chǔ)。隨著腦機(jī)接口技術(shù)的發(fā)展,人們開始嘗試引入情緒信息,使得人機(jī)交互過程更加自然、真實(shí)。為此,人們開展基于腦電信號的情緒識別研究,它允許計(jì)算機(jī)直接識別使用者的情緒狀態(tài)以做出更人性化的反應(yīng)。抑郁作為最常見心理問題之一,給人們的工作、生活帶來巨大的負(fù)面影響,及時(shí)準(zhǔn)確地識別抑郁情緒進(jìn)而進(jìn)行調(diào)節(jié)具有重要意義。另一方面,語言作為人類日常生活中自我表達(dá)的主要方式之一,與人類情緒抒發(fā)密切相關(guān)。然而,與情緒圖片、面孔等相比,語言中情緒具有相對較低的喚醒度,在現(xiàn)有的基于腦電信號的情緒識別研究中,語言較少被采用為刺激材料。此外,現(xiàn)有語言情緒研究更多地著眼于事件相關(guān)電位,而對于腦機(jī)接口系統(tǒng)而言,基于單試次腦電信號的語言情緒識別顯得尤為必要。因此,本文通過漢語情緒加工實(shí)驗(yàn),研究基于單試次腦電信號的語言情緒識別和被試抑郁情緒識別,主要工作包含以下五部分:1.設(shè)計(jì)了兩個(gè)漢語情緒加工實(shí)驗(yàn),以大學(xué)生為研究對象,獲得了兩組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集:(a)漢語詞匯數(shù)據(jù)集。實(shí)驗(yàn)材料為正性、負(fù)性和中性漢語雙字詞,以及雙字假詞,獲得了 "漢語詞匯情緒信息加工"的腦電數(shù)據(jù)集;(b)漢語句子數(shù)據(jù)集。實(shí)驗(yàn)材料為使用同一中性雙字詞作為句尾詞構(gòu)造的兩類句子,句子框架為中性,與句尾詞整合后的句子分別為中性和負(fù)性,獲得"漢語句子情緒信息加工"的腦電數(shù)據(jù)集。2.基于詞匯材料情緒特征的共同空間模式(common spatial patterns,CSP)算法改進(jìn),提高了漢語詞匯情緒信息的識別率。(a)基于情緒雙字詞誘發(fā)的單試次腦電信號,應(yīng)用CSP算法提取特征,進(jìn)而利用線性判別分析(linear discriminant analysis,LDA)進(jìn)行詞匯的情緒識別。(b)鑒于傳統(tǒng)CSP算法不利于處理小訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集,提出時(shí)域正則化共同空間模式(temporally regularized CSP,TRCSP)算法。TRCSP算法利用局部線性嵌入獲取腦電信號的時(shí)域結(jié)構(gòu)信息,作為懲罰項(xiàng)嵌入CSP的目標(biāo)函數(shù),在腦機(jī)接口競賽公開數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提算法的有效性。將TRCSP算法應(yīng)用于情緒識別,置換檢驗(yàn)顯示了識別率具有統(tǒng)計(jì)顯著性,表明了基于腦電信號的漢語詞匯情緒信息的可識別性。從上述算法的分類結(jié)果發(fā)現(xiàn):在普通參照組中負(fù)性詞與中性詞的識別率高于正性詞與中性詞的識別率,而在抑郁情緒組中正好相反,表明抑郁情緒被試與普通參照被試的情緒加工機(jī)制存在差異。3.基于句子材料情緒特征的CSP算法改進(jìn),提高了漢語句子情緒信息的識別率。采用TRCSP算法對句子中的情緒信息進(jìn)行特征提取,進(jìn)而利用LDA對其分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果的置換檢驗(yàn)顯示14名被試中有9名被試的分類結(jié)果具有統(tǒng)計(jì)顯著性,表明了基于單試次腦電信號的漢語句子情緒信息的可識別性。4.基于被試的情緒特征的CSP算法改進(jìn),提高了抑郁情緒被試的識別率�？紤]到不同被試間存在個(gè)體差異,提出基于遷移學(xué)習(xí)正則化的共同空間模式(regularized CSP based on transfer learning with weighted subjects,RCSPTLw)算法。RCSPTLw 算法利用已有被試的信息,遷移至測試被試,在最大化不同被試間差異的同時(shí)使同類被試間差異最小化,在腦機(jī)接口競賽公開數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提算法的有效性。應(yīng)用RCSPTLw算法于漢語雙字詞實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集,識別抑郁情緒組被試和普通參照組被試,源被試的腦電信號作為訓(xùn)練樣本,目標(biāo)被試的腦電信號作為測試樣本,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示抑郁情緒被試得到了有效識別。5.論文還研究了判別空間模式(discriminative spatial patterns,DSP)算法應(yīng)用于被試和語言材料的特征提取方面的效果。研究發(fā)現(xiàn),與CSP算法相比,DSP算法對語言材料的分析有較高的識別率。同時(shí),通過引入遷移學(xué)習(xí)方法將DSP算法用于被試情緒特征提取,對判別空間模式進(jìn)行的正則化處理(regularied DSP with transfer learning,RDSPTL)提升了被試抑郁情緒分類的準(zhǔn)確性,進(jìn)一步核實(shí)了抑郁被試的可識別性。論文通過兩類漢語材料的加工實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了漢語情緒信息的可識別性,考察了基于單試次腦電信號的抑郁情緒被試的識別,發(fā)展了基于腦電信號的腦機(jī)接口系統(tǒng)的情緒研究。此外,論文提出了 TRCSP、RCSPTLw和RDSPTL三種改進(jìn)的新算法,為情緒識別和分類研究提供了新的研究工具。
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：B842.6

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本文編號：1304441