情緒是人類最重要的特征之一,對情緒分類進行深入研究,有助于推進人機交互的智能發(fā)展,同時為精神病患者心理障礙的診治提供了可能。虛擬現(xiàn)實(VR)憑借立體、逼真的環(huán)境,讓用戶享受到身臨其境的直觀感覺,是較優(yōu)的情緒誘發(fā)元。同時,在情緒分類研究方面,腦電與眼動等生理信號憑借其真實、客觀被更多的應(yīng)用。因此,本文將針對虛擬現(xiàn)實視覺誘發(fā)態(tài)下基于前額腦電及眼動的情緒分類展開深入研究。據(jù)調(diào)研,目前相關(guān)研究存在以下問題:1)虛擬現(xiàn)實視覺誘發(fā)態(tài)下帶有情緒標簽的生理信號庫近乎空白,不利于后期算法的研究;2)在基于腦電的情緒分類研究方面,較之傳統(tǒng)方法,僅基于前額二導(dǎo)聯(lián)腦電信號的情緒分類算法研究十分缺乏,給操作與應(yīng)用帶來極大不便;同時,由于VR的特殊性,采集的腦電信號因頭部運動與設(shè)備電流等引入大量噪聲,而基于VR誘發(fā)的腦電去噪算法存在空缺;3)眼動位置數(shù)據(jù)與情緒關(guān)聯(lián)關(guān)系存在極大的不確定性�；谝陨蠁栴},本文主要進行了如下工作:1)創(chuàng)建了符合國際標準的含有36張三種情緒的VR圖片庫,搭建了包含3個場景的自動交互型VR視覺誘發(fā)實驗環(huán)境,通過24個受試者參與實驗,創(chuàng)建了帶有情緒標簽的腦電、眼動數(shù)據(jù)集;2)在基于前額腦電的情緒分類任務(wù)中,基于DEAP數(shù)據(jù)庫,借助梯度下降樹(GBDT)模型,提出了基于前額二導(dǎo)聯(lián)腦電時空頻域特征融合情緒分類算法,獲得平均75.18%的二分類識別率,不輸于傳統(tǒng)32導(dǎo)聯(lián)方法,且減少了需處理信號通道數(shù)量,降低了特征提取計算;基于VR視覺誘發(fā)腦電數(shù)據(jù)集,提出了2種基于去噪自編碼器(DAE)的腦電遷移學(xué)習(xí)去噪算法,極大地去除了頭部運動與VR設(shè)備所帶來的噪聲,借助DAE+GBDT融合算法模型,獲得76.88%的平均識別率,驗證了分類算法的有效性、普適性;3)在眼動信號分析中,基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)模型初步探尋了眼動位置信號與情緒的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)了個體差異性,指明了可深入研究方向。本文所做工作,為虛擬現(xiàn)實誘發(fā)態(tài)下帶情緒標簽生理信號庫的創(chuàng)建打下堅實基礎(chǔ),為基于VR誘發(fā)的腦電信號去噪處理提供了可實施方案,為基于前額二導(dǎo)聯(lián)腦電的情緒分類研究提供了有力參考,有助于可穿戴式情緒檢測設(shè)備的發(fā)展。同時,在基于眼動數(shù)據(jù)的情緒分類研究上進行了一次積極有益的探索。
【學(xué)位單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：R318;TP391.9
【部分圖文】：

或者通過非語言線索進行表達，如語調(diào)，面部表理狀態(tài)，情緒是人最重要的特征之一，它可以增強人癥等心理障礙[47]。通過幾個維度來表達，一個突出的情感概念是維度視維度為特征。經(jīng)過大量的理論和實證研究，維度包括喚醒程度，以及支配程度[48]。國際情感圖片系統(tǒng)（IAP的標準化圖片集，已被廣泛用于心理學(xué)研究。它的情是愉悅度（范圍是從愉悅到不愉悅）、喚醒度（范圍是從支配到被支配）。根據(jù)文章[1]，在維度模型中，兩悅度和喚醒度。而支配度是第三個維度，它是復(fù)雜的之間的高正相關(guān)性，以及支配度和喚醒度之間的正相兩個維度之間的相關(guān)性則很小[1]。因此，愉悅度-喚醒在這二維空間下，可以表示不同的情緒，如圖 2-1 所

圖 2-2 Emotiv EPOC 腦電采集設(shè)備racker (HTC Vive)機視覺應(yīng)用的供應(yīng)商 SensoMotoric Instruments（SMI）供商提供用于科學(xué)研究、專業(yè)解決方案和 OEM 應(yīng)用的眼集成到虛擬現(xiàn)實頭戴設(shè)備中，如圖 2-3 所示。同時，它、運動跟蹤系統(tǒng)相結(jié)合。

16圖 2-3 VR 與眼動追蹤設(shè)備結(jié)合示意圖I 公司推出了一款眼動追蹤 HTCVive，實際上是 HT為研究人員和專業(yè)人士提供了一個完全可控和沉浸式可以與運動、手動交互和生物傳感器集成。這款沉級眼動追蹤，可以在許多領(lǐng)域進行感知與交互的綜合科學(xué)，醫(yī)學(xué)、市場調(diào)研等。不僅如此，它還配備了

【參考文獻】

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前3條

1 徐曉天;基于腦電與眼動的多通道交互控制技術(shù)研究[D];南京大學(xué);2018年

2 李振齊;基于腦電時空頻多域特征的自動情緒識別研究及系統(tǒng)實現(xiàn)[D];華南理工大學(xué);2018年

3 吳乃玉;基于EEG信號的情緒分類研究[D];中央民族大學(xué);2013年

本文編號：2821344