基於人格特質的生理信號實時情感識別研究

《基於人格特質的生理信號實時情感識別研究》是依託西南大學，由楊照芳擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：基於人格特質的生理信號實時情感識別研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：楊照芳
• 依託單位：西南大學

項目摘要

“人-機情感互動”是人機互動的研究熱點，而實時識別用戶情感是人機情感互動的前提和基礎，為智慧型決策或用戶情感調節等套用提供必要信息。相比於表情、聲音、姿態等信息，生理信號易於連續獲取，並能客觀反套用戶的情感狀態，更適合作為情感實時識別的信號源。考慮到從生理信號中識別的情感與用戶內心的情感體驗可能有所差異，分析五類人格特質用戶情感體驗的差異性，並對生理信號情感識別結果進行加權修正，使情感識別結果更加符合用戶的情感體驗。項目擬研究基於人格特質的生理信號實時情感識別中的幾個關鍵問題，主要包括信號採集階段用於獲取被試連續情感體驗反饋的“情感按鈕”，數據分析階段，用於在數據標籤不完全準確的條件下準確提取與情感效價和喚起度最優相關特徵集的模糊聚類方法和綜合聚類係數，及用於實現不同人格特質用戶情感識別輸出加權的情緒體驗差異性分析和情緒生理反應差異性分析等。

結題摘要

可穿戴技術的發展使得生理信號的測量變得簡單易行，將智慧型穿戴技術套用於日常成活中，通過測量生理信號實時識別用戶的情緒狀態能夠幫助用戶了解自身的情緒狀態，在健康醫療領域有較好的套用前景。 項目對情感生理信號分析中存在的問題進行探討，提出一些新的方法，建立了日常生活中用戶情緒喚醒度實時識別模型，用於監測情緒波動、焦慮等情緒狀態。項目研究內容主要包括：（1）完成情緒狀態下生理信號數據採集，包括建立被試於靜止狀態下處於高興、憤怒、恐懼和悲傷四種情緒狀態的生理信號資料庫，以及生活狀態下實時生理信號的連續採集，捕捉到的情緒包括平靜、愉悅和憤怒。（2）提取與情感維度相關最優特徵集，實現用戶非依賴的情緒喚醒度評價。針對生理信號的非線性分析問題，提出子空間分割熵驗證生理信號的的非線性特徵。針對數據標籤不精確數據集的模式分析問題，提出基於聚類熵的聚類評價準則和PSO-FCM聚類分析方法。針對用戶非依賴情感識別問題，提出標準人體生理基線映射方法。（3）分析不同人格特質用戶情感反應差異性，提出識別情感喚起度加權調節方法，實現個性化情感識別。（4）分析運動對生理信號實時情感識別模型的影響，去除用戶活動對生理信號變化的干擾，得到更準確的情緒喚醒度評價模型。