基于腦電信號(hào)的實(shí)時(shí)情感識(shí)別系統(tǒng)
發(fā)布時(shí)間:2022-01-10 06:00
情感是人腦的高級(jí)功能之一,每個(gè)人都可以輕易感受到自己的情感,但是想要檢測他人的情感卻不是一件容易的事。通過技術(shù)方法對(duì)情感進(jìn)行準(zhǔn)確地識(shí)別是心理學(xué)和認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)中最活躍的研究熱點(diǎn)之一。隨著腦機(jī)接口(BCI)的發(fā)展和人工智能的進(jìn)步,通過腦電信號(hào)對(duì)情感進(jìn)行識(shí)別成為研究情感的新手段。一方面,腦電信號(hào)中包含著大量與情感相關(guān)的信息,另一方面,腦電信號(hào)具有時(shí)間分辨率高,不易偽裝等特點(diǎn)。這使它在實(shí)時(shí)情感識(shí)別領(lǐng)域展現(xiàn)出了很大的優(yōu)勢。為了研究通過腦電信號(hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)情感識(shí)別,本文首先設(shè)計(jì)并開展了基于圖片刺激的腦電情感實(shí)驗(yàn),使用國際情緒圖片庫(IAPS)中的圖片作為素材,誘發(fā)并采集了22名被試的情感腦電信號(hào)。在對(duì)原始腦電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理之后,本文提取了包括時(shí)域特征、頻域特征以及非線性特征在內(nèi)的共28種腦電特征。經(jīng)過特征選擇以及分類器分類之后,得到了幾種不同情況下的分類結(jié)果。其中在情感四分類上得到最高50%的分類準(zhǔn)確率,在喚醒度和效價(jià)二分類上分別得到最高73.8%和77.5%的分類準(zhǔn)確率。通過對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行討論分析,本文探究了基于前額三個(gè)導(dǎo)聯(lián)(Fp1,Fp2,Fpz)的腦電信號(hào)進(jìn)行情感識(shí)別的可行性。最后基于以上結(jié)論,...
【文章來源】:蘭州大學(xué)甘肅省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:69 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
大腦皮層的構(gòu)成
蘭州大學(xué)碩士學(xué)位論文 基于腦電信號(hào)的實(shí)時(shí)情感識(shí)別系統(tǒng)的位置集中在大腦皮層中的枕葉。(4)beta 波段在人專注思考時(shí)出現(xiàn),有研究表明人在緊張或焦慮情況下腦中也會(huì)出現(xiàn)該波形。beta 波主要在大腦皮層中的額葉、顳葉及中央?yún)^(qū)出現(xiàn)。(5)gamma 波段與人腦的高級(jí)任務(wù)加工和認(rèn)知處理活動(dòng)有關(guān)。有研究表明成年人在興奮狀態(tài)下也會(huì)出現(xiàn) gamma 波。gamma 波出現(xiàn)的位置一般為大腦皮中的額區(qū)和中央?yún)^(qū)。本研究中所采集的某被試 Fp1 導(dǎo)聯(lián)腦電信號(hào)各波段的波形如圖 2-2 所示。
圖 2-2 EEG 在不同波段的波形此外,腦電信號(hào)還存在其他的劃分方式。如根據(jù)腦電信號(hào)產(chǎn)生的條件分為自發(fā)腦電(Spontaneous EEG)和誘發(fā)腦電(Evoked EEG),誘發(fā)腦電主要包括事件相關(guān)電位(ERP),事件相關(guān)同步電位(ERD)以及事件相關(guān)去同步電位(ERS等。也可根據(jù)被試是否患病分為正常腦電波和異常腦電波,最有代表性的如癲癇病人經(jīng)常出現(xiàn)腦電圖棘波,尖波等。如圖 2-3 所示為正常人腦電波和癲癇患者異常腦電波的對(duì)比。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于LSTM的腦電情緒識(shí)別模型[J]. 闞威,李云. 南京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)). 2019(01)
[2]基于熵的腦電特征選擇情緒識(shí)別研究[J]. 田曼,楊風(fēng)雷,張藝. 電子測量技術(shù). 2018(19)
[3]結(jié)合非線性全局特征和譜特征的腦電情感識(shí)別[J]. 孫穎,馬江河,張雪英. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2018(17)
[4]基于集成卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腦電情感識(shí)別[J]. 魏琛,陳蘭嵐,張傲. 華東理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(04)
[5]基于P300和極限學(xué)習(xí)機(jī)的腦電測謊研究[J]. 高軍峰,張文佳,楊勇,胡佳佳,陶春毅,官金安. 電子科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2014(02)
[6]情緒大腦機(jī)制研究的進(jìn)展[J]. 馬慶霞,郭德俊. 心理科學(xué)進(jìn)展. 2003(03)
博士論文
[1]情緒調(diào)控的腦電動(dòng)態(tài)特性分析以及腦電反饋系統(tǒng)研究[D]. 魏玲.上海大學(xué) 2016
[2]基于生理信號(hào)的情感識(shí)別方法研究[D]. 溫萬惠.西南大學(xué) 2010
碩士論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的EEG情緒分類研究[D]. 張本禹.中央民族大學(xué) 2018
[2]基于腦電時(shí)空頻多域特征的自動(dòng)情緒識(shí)別研究及系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)[D]. 李振齊.華南理工大學(xué) 2018
[3]基于融合核支持向量機(jī)的腦電情感識(shí)別研究[D]. 徐立新.蘭州大學(xué) 2016
[4]面向精神分裂癥的非線性動(dòng)力學(xué)方法研究[D]. 李云鵬.蘭州大學(xué) 2014
[5]情緒圖片視覺誘發(fā)EEG特征提取與分析[D]. 曾紅梅.天津大學(xué) 2012
本文編號(hào):3580177
【文章來源】:蘭州大學(xué)甘肅省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:69 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
大腦皮層的構(gòu)成
蘭州大學(xué)碩士學(xué)位論文 基于腦電信號(hào)的實(shí)時(shí)情感識(shí)別系統(tǒng)的位置集中在大腦皮層中的枕葉。(4)beta 波段在人專注思考時(shí)出現(xiàn),有研究表明人在緊張或焦慮情況下腦中也會(huì)出現(xiàn)該波形。beta 波主要在大腦皮層中的額葉、顳葉及中央?yún)^(qū)出現(xiàn)。(5)gamma 波段與人腦的高級(jí)任務(wù)加工和認(rèn)知處理活動(dòng)有關(guān)。有研究表明成年人在興奮狀態(tài)下也會(huì)出現(xiàn) gamma 波。gamma 波出現(xiàn)的位置一般為大腦皮中的額區(qū)和中央?yún)^(qū)。本研究中所采集的某被試 Fp1 導(dǎo)聯(lián)腦電信號(hào)各波段的波形如圖 2-2 所示。
圖 2-2 EEG 在不同波段的波形此外,腦電信號(hào)還存在其他的劃分方式。如根據(jù)腦電信號(hào)產(chǎn)生的條件分為自發(fā)腦電(Spontaneous EEG)和誘發(fā)腦電(Evoked EEG),誘發(fā)腦電主要包括事件相關(guān)電位(ERP),事件相關(guān)同步電位(ERD)以及事件相關(guān)去同步電位(ERS等。也可根據(jù)被試是否患病分為正常腦電波和異常腦電波,最有代表性的如癲癇病人經(jīng)常出現(xiàn)腦電圖棘波,尖波等。如圖 2-3 所示為正常人腦電波和癲癇患者異常腦電波的對(duì)比。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于LSTM的腦電情緒識(shí)別模型[J]. 闞威,李云. 南京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)). 2019(01)
[2]基于熵的腦電特征選擇情緒識(shí)別研究[J]. 田曼,楊風(fēng)雷,張藝. 電子測量技術(shù). 2018(19)
[3]結(jié)合非線性全局特征和譜特征的腦電情感識(shí)別[J]. 孫穎,馬江河,張雪英. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2018(17)
[4]基于集成卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腦電情感識(shí)別[J]. 魏琛,陳蘭嵐,張傲. 華東理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(04)
[5]基于P300和極限學(xué)習(xí)機(jī)的腦電測謊研究[J]. 高軍峰,張文佳,楊勇,胡佳佳,陶春毅,官金安. 電子科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2014(02)
[6]情緒大腦機(jī)制研究的進(jìn)展[J]. 馬慶霞,郭德俊. 心理科學(xué)進(jìn)展. 2003(03)
博士論文
[1]情緒調(diào)控的腦電動(dòng)態(tài)特性分析以及腦電反饋系統(tǒng)研究[D]. 魏玲.上海大學(xué) 2016
[2]基于生理信號(hào)的情感識(shí)別方法研究[D]. 溫萬惠.西南大學(xué) 2010
碩士論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的EEG情緒分類研究[D]. 張本禹.中央民族大學(xué) 2018
[2]基于腦電時(shí)空頻多域特征的自動(dòng)情緒識(shí)別研究及系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)[D]. 李振齊.華南理工大學(xué) 2018
[3]基于融合核支持向量機(jī)的腦電情感識(shí)別研究[D]. 徐立新.蘭州大學(xué) 2016
[4]面向精神分裂癥的非線性動(dòng)力學(xué)方法研究[D]. 李云鵬.蘭州大學(xué) 2014
[5]情緒圖片視覺誘發(fā)EEG特征提取與分析[D]. 曾紅梅.天津大學(xué) 2012
本文編號(hào):3580177
本文鏈接:http://sikaile.net/yixuelunwen/swyx/3580177.html
最近更新
教材專著