【摘 要】
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心率变异性（Heart Rate Variability,HRV）是一种反映人体自主神经活性的生理信号,可以用来进行情感识别。目前,基于HRV进行高兴、悲伤、恐惧等情感识别的研究较多,但分析HRV特征与压力情绪关系的研究较少,而日常生活中,对人的压力状态无干扰的进行分析和监测具有很重要的意义,因此本文重点对基于非接触式HRV特征的压力识别开展研究。由于压力情感诱发困难,没有专门关于压力情绪的公开数
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心率变异性（Heart Rate Variability,HRV）是一种反映人体自主神经活性的生理信号,可以用来进行情感识别。目前,基于HRV进行高兴、悲伤、恐惧等情感识别的研究较多,但分析HRV特征与压力情绪关系的研究较少,而日常生活中,对人的压力状态无干扰的进行分析和监测具有很重要的意义,因此本文重点对基于非接触式HRV特征的压力识别开展研究。由于压力情感诱发困难,没有专门关于压力情绪的公开数据集。DEAP数据集是由英国伦敦玛丽皇后大学等建立的用来研究人类情感状态的多通道数据库,该数据库记录了不同音乐视频材料诱发刺激下产生的生理信号和SAM心理量表。通过查阅大量心理学研究文献,本文利用Pleasure-Arousal-Dominance（PAD）三维情感模型,将压力情绪映射到PAD模型上唤醒度（Arousal）和愉悦度（Pleasure）的确定范围内,并据此从DEAP数据库中筛选出满足条件的生理信号,利用四分位距法对HRV特征存在异常的样本剔除形成用于压力识别数据集。为了基于HRV特征识别压力,本文在分析HRV特征与压力情绪相关性的基础上,提出了基于相关性排序和贡献度排序的S-R（Spearman-Relief）混合策略特征筛选方法。利用Spearman方法分别分析压力和平静状态下HRV特征的相关性,计算得到28个HRV特征的相关性排序向量S,利用Relief算法计算每个HRV特征对压力识别的分类贡献度排序向量R,对两向量线性求和确定S,R的权重系数得到秩次和向量W,据此筛选出最优特征子集构造压力识别模型。在从DEAP中选出数据集上的实验表明,采用本文提出方法,基于随机森林进行压力识别准确率达到75.56%,比未进行特征筛选准确率提高11.14%,比直接用Relief筛选特征的准确率提高5.32%。基于人脸视频以非接触方式提取HRV特征时,HRV特征会受到采集设备、环境等因素的影响,进而影响压力识别的准确率。为了提高基于非接触式HRV特征的压力识别准确率,本文提出一种基于误差分析的混合特征筛选策略,该方法在进行分段线性插值减少精度误差的基础上,分析非接触式HRV特征与同步接触式HRV特征的误差,利用TOPSIS方法将特征误差因素与S-R特征筛选融合得到ES-R（Error-Spearman-Relief）特征筛选方法。实验结果表明,采用本文方法基于非接触式HRV特征进行压力识别的准确率达到70.42%,与同步采集的接触式HRV特征的压力识别准确率相差5.14%,与未采用本文方法相比,识别准确率提高了18.63%。
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