本文關(guān)鍵詞： 情感識別 EEG腦網(wǎng)絡(luò) 相位鎖值 互信息 動態(tài)腦網(wǎng)絡(luò)　出處：《太原理工大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：情感是人類生活的一部分,其產(chǎn)生與表達受到人腦中樞神經(jīng)系統(tǒng)的控制。研究人類情感表達的腦機制與腦功能差異,一方面可以幫助提高智能計算機對人類情感的識別與模擬能力,從而提高人機交互的能力;另一方面,有助于提高人類精神類疾病的自動化診斷與輔助治療等。但是目前情感識別率普遍較低,因此需要尋找新的有效特征或方法以提高情感識別率。現(xiàn)有的眾多研究已經(jīng)表明,結(jié)合了復雜網(wǎng)絡(luò)理論的EEG功能腦網(wǎng)絡(luò)可以有效感知人腦功能性變化,從而進一步提高情感的識別率。本文使用DEAP數(shù)據(jù)構(gòu)建4種情感EEG功能腦網(wǎng)絡(luò),提取網(wǎng)絡(luò)屬性,分析腦網(wǎng)絡(luò)的同步性與差異性;選取局部屬性特征進行情感識別,提高了情感的識別率;引入動態(tài)腦網(wǎng)絡(luò)的概念,給出一種基于動態(tài)連接的EEG功能腦網(wǎng)絡(luò)情感識別方法,和一種新的基于網(wǎng)絡(luò)屬性的、適于動態(tài)腦網(wǎng)絡(luò)的非均勻分段與子狀態(tài)劃分的方法。研究表明使用基于動態(tài)連接腦網(wǎng)絡(luò)的方法,可以進一步提高情感識別率。具體來說本研究主要工作如下:(1)分析不同情感EEG功能腦網(wǎng)絡(luò)的同步性與差異性。由于使用不同構(gòu)建方法可能對研究結(jié)果帶來影響,因此使用互信息與相位鎖值兩種不同的同步性測量方法,在DEAP數(shù)據(jù)集上構(gòu)建不同效價與喚醒度下的基于靜態(tài)連接的EEG功能腦網(wǎng)絡(luò),分析了不同情感刺激下的人腦信息處理的同步性與差異性,研究表明兩種構(gòu)建方法下得到的結(jié)論基本一致,不同效價與喚醒度下人腦功能網(wǎng)絡(luò)的全局與局部信息處理能力不同,并且在不同的頻段下腦網(wǎng)絡(luò)組間差異不同。(2)對比腦網(wǎng)絡(luò)上的不同屬性,進行特征選擇。結(jié)合復雜網(wǎng)絡(luò)理論,通過提取網(wǎng)絡(luò)均值、全局屬性與局部屬性節(jié)點度和中間中心度等特征,分析發(fā)現(xiàn)采用局部屬性,尤其是非單一的節(jié)點度加中間中心度屬性進行組間分類,可以有效提高情感的識別率。(3)給出基于動態(tài)連接的EEG功能腦網(wǎng)絡(luò)情感分析與識別的方法。引入動態(tài)腦網(wǎng)絡(luò)概念,給出一種基于動態(tài)連接的EEG功能腦網(wǎng)絡(luò)情感分析與識別的方法,同時借鑒微狀態(tài)研究方法,提出一種新的基于網(wǎng)絡(luò)屬性的子狀態(tài)劃分方法。該方法采用多種全局屬性確定K值,通過該K值進行K-means聚類,從而得到能夠有效表征時變性差異的子狀態(tài)。研究發(fā)現(xiàn),基于動態(tài)連接的EEG功能腦網(wǎng)絡(luò)相較基于靜態(tài)連接的EEG功能腦網(wǎng)絡(luò),可以進一步提高情感識別的準確率。
[Abstract]:This paper presents an EEG functional brain network based on dynamic connection to improve the recognition rate of emotion .

【學位授予單位】：太原理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：R338;O157.5

【參考文獻】

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本文編號：1485193