基于多生理信号的情绪识别研究

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1、硕士学位论文基于多生理信号的情绪识别研究RESEARCHONEMOTIONRECOGNITIONBASEDONTHEMULTIPLEPHYSIOLOGICALSIGNALS公评哈尔滨工业大学2016年12月万方数据国内图书分类号：TN911.73学校代码：10213国际图书分类号：621.3密级：公开工程硕士学位论文基于多生理信号的情绪识别研究硕士研究生：公评导师：马婷副教授申请学位：工程硕士学科：电子与通信工程所在单位：深圳研究生院答辩日期：2016年12月授予学位单位：哈尔滨工业大学万方数据ClassifiedIndex:TN911.73U.D.C:621.3Diss

2、ertationfortheMaster’sDegreeinEngineeringRESEARCHONEMOTIONRECOGNITIONBASEDONTHEMULTIPLEPHYSIOLOGICALSIGNALSCandidate:GongPingSupervisor:AssociateProf.MaTingAcademicDegreeAppliedfor:Master’sDegreeofEngineeringSpeciality:ElectronicsandCommunicationEngineeringAffiliation:ShenzhenGraduateScho

3、olDateofDefence:December,2016Degree-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology万方数据哈尔滨工业大学工程硕士学位论文摘要情绪，作为人脑的一种基本功能，在一定程度上保证人类的生存和适应能力，并且对人的学习、记忆和决策能力也有着影响。情绪作为心理健康状态最直接的影响因素，是发现、诊断和治疗心理疾病时的基础，起着不可忽视的作用。此外，人工智能正逐渐的进入人们的日常生活，而如何让人与计算机之间更顺畅的交流则是人工智能中的一大重点研究领域。目前，人们在表达情绪状态时的方法有很多种，如语言文

4、字、语音语调、肢体动作、面部表情等，但这些方法较易受到人为控制，人们可以通过自我意愿控制、伪装或掩饰这些特征以隐藏自己内心的真正的情绪状态。而生理信号，由人体内的自主神经系统活动而产生，既不会受到人为意志的控制也不会被伪装，可以客观的反映人体的生理和心理活动状态，因而可以作为一种能够较准确判断情绪状态的依据。因此，基于多种生理信号对情绪识别是一种较有效的方法。本论文对基于多生理信号的情绪识别方法进行深入的研究，以心电、脉搏、肌电、皮肤电和呼吸信号为主要研究对象，对特征提取方法、特征选择和融合展开一系列工作。在特征提取方法上，本文将经典模态分解和希尔伯特-黄变换算法用于特征

5、提取，HHT算法利用尺度函数和信号自身的特点将信号进行分解和变换可以得到信号的瞬时幅值和瞬时频率信息，更全面的提取生理信号的特征信息。为使特征集最优化，本文不仅采用线性融合的方法将特征融合，还用信息增益率对特征进行选择。线性融合可以将多种类特征组合构成综合特征集以用于情绪识别的研究中，相较于单一种类特征集，综合特征集包含更全面的信号特征和信息；而基于信息增益率的特征选择方法则可以将无用特征滤除，不仅可以降低特征集的维数提高算法效率，还可以避免“特征冗余”对识别效果的影响。为验证上述方法的有效性，本文选用德国Augsburg大学建立的单一受试者标准数据库进行验证，分别用单一

6、种类的特征集和融合多种特征的特征集对情绪进行识别，结果表明后者更有利于情绪识别效果的提升。在用单一特征集进行情绪识别时，结果表明基于HHT算法得到的特征集相较于其他特征集有着更好的表现。这一结论为有关情绪识别的特征研究提供了一定的参考价值。在此基础上，为进一步研究多名受试者的情绪识别，本文用实验室现有设备建立一个包含多受试者的情感数据库，并用上述算法对该数据库进行处理分析以得到适用性更强的情绪识别模型，为后续的研究提供理论基础和依据。关键词：生理信号；情绪识别；希尔伯特-黄变换；特征融合-I-万方数据哈尔滨工业大学工程硕士学位论文ABSTRACTEmotionsareab

7、asicfunctionofthehumanbrainwhichensuresthathumanscansurviveandadapt.Emotionsinfluencehumanlearning,memoryanddecision-making.Emotionsarealsothemostdirectfactorinfluencingmentalhealth.Consideringemotionsisthuscrucialtothediscovery,diagnosisandtreatmentofmentaldiseases