【摘 要】
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人类的情感是复杂而多样的,主要通过面部表情、手势、声音等情感表征来传递情感。在当今人工智能发展与虚拟应用场景下,通过计算机来识别、理解及表达情感的“情感计算”研究
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人类的情感是复杂而多样的,主要通过面部表情、手势、声音等情感表征来传递情感。在当今人工智能发展与虚拟应用场景下,通过计算机来识别、理解及表达情感的“情感计算”研究,特别是情感计算的关键问题“,情感识别”正在成为建立和谐人机情感交互环境的基础,更是分析人外在情感表现行为及人体生理信号等内在情感信息来推断人的情感状态的热点研究课题。本文以生理信号不同于其他外在的情感表征方式,且受人体自主神经系统(ANS)活动控制,能更客观地反映用户真实的情感状态为研究基础,通过建立心电信号(ECG)、皮肤电信号(EDA)、肌电信号(EMG)、脉搏信号(PPG)等生理信号的采集环境与场景,设计与构建了虚拟场景下的生理信号采集方案,并选用PANAS正负情绪量表调查了用户的正、负情感状态,评价场景诱发效果。针对所采集被试的四种生理信号——心电信号、皮肤电信号、肌电信号、脉搏信号存在的噪声及特征识别需求,分别采用滤波降噪,时域特征、频域特征及非线性特征来提取信号特征,应用最大最小蚁群算法进行特征选择,通过朴素贝叶斯、决策树、K近邻、支持向量机四种经典分类器来识别被试的愉悦、惊奇、恐惧、厌恶等情感状态,获得了良好的效果。采用支持向量机作为分类器分析统计特征与非线性特征在情感识别效果上的差异,获得了非线性特征的情感识别模型具有更高识别精度的实验结果。还采用主观-客观结合的方式对用户情感进行识别,建立了适合虚拟场景的用户情感模型及良好的情感识别准确度,对未来情感识别研究具有很高的指导作用和应用价值。
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