《基於高光譜成像技術的人類組織血氧遙測與情感識別》是依託西南大學，由陳通擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於高光譜成像技術的人類組織血氧遙測與情感識別
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：陳通
- 依託單位：西南大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
)：對人類情感的正確識別是實現人機和諧互動的重要前提。身體信號（面部表情、語音、身體姿勢）一直被作為情感識別的特徵信號，然而這些信號，在諸如刑事偵查等特定套用背景下，容易被人為控制和掩飾。人類的生理信號，如心率、皮膚電導等不受人主觀意識控制是更真實的情感特徵信號，但這些信號都需要直接接觸測量。本項目採用高光譜成像技術遠程無接觸地測量人類生理信號，並以此識別人類情感。項目基於光在人體組織中的漫散射原理建立面部血氧分布圖，並將血氧分布作為情感特徵信號，擬獲取在正面、負面、正常平靜情感狀態下的人類面部高光譜圖，並依據最佳化的面部光吸收-散射方程、最佳化的面部二層皮膚模型構建面部血氧分布圖，研究面部血氧在各種情感狀態下的分布模式，探索提取血氧分布特徵，嘗試實現對情感分類，並依據分類結果評價血氧分布這一全新的情感特徵的有效性，為遠程無接觸識別人類情感提供理論基礎。
結題摘要
項目按照既定的研究計畫開展了細緻全面的研究工作，完成了原定的研究目標。項目根據血紅蛋白、皮膚的光學特性將450nm-850nm波段分為5個子波段，逐段考察了個子波段的成像優劣，定位了最優子波段[518-580]nm；將波段選擇問題轉化為路徑選優問題，開發了PN-GA-PLS算法，用於波段選擇；將識別率作為最佳化目標，定位了5個最優成像波長點，用於血氧實時生成；建立了219人的高光譜情感資料庫，包括3-5種情感類型，為後續的理論研究打下了堅實的基礎；探討了採用面部血氧圖識別負性情感的可能性，比較分析了面部各個區域在負性情感下的血氧值，發現面頰部分的血氧值較額頭部分對負性情感更加敏感；研究了正性情感（高興）和負性情感（悲傷）針對平靜情感的變化特點，發現了面部血氧在這兩種情感下呈現不同的分布模式，並初步得出了兩種情感的分類識別率87%；提出了採用面部血氧圖識別心理應激情緒的理論和方法，採用額頭區域作為待研區域的方案，並提取了壓力指數（stress index）作為識別的特徵，系統提出了基於高光譜技術的情感識別的流程和方法。項目拓展性地研究了增強顯示高光譜圖像特定波段數據的方法，可用於後期將血氧圖像與彩色圖像疊加，並增強顯示血氧圖，達到更好的血氧顯示效果；開發了多模態的非接觸式情感識別方法，包括利用眼動信號識別專注狀態，利用深度式視頻提取呼吸信號，這些方法可與高光譜成像技術進一步融合，作為多模態非接觸式情感識別地有效方法； 採用高價多元多項式構建了連續情感識別模型，構建和最佳化了卷積神經網路，可為後期建立高光譜情感識別算法作為支撐。
