基于蟻群算法的呼吸信號情感識別研究.pdf

1、情感計算主要研究讓機(jī)器和設(shè)備能夠認(rèn)知、交互、處理以及模仿人類的一些行為。情感計算是現(xiàn)代科技研究中的一個重要分支。情感計算的研究能夠為將來各種人工智能的應(yīng)用奠定一個扎實的基礎(chǔ)。在情感計算中，有各種各樣的信號數(shù)據(jù)可供研究，包括圖像、語言、生理信號等。本文主要研究基于呼吸信號(Respiratory，RSP)的情感識別。
　　 由于呼吸信號蘊含著豐富的情感狀態(tài)信息，并且這些信息可能用來識別不同的情感狀態(tài)。因此論文對采集到的呼吸信號在經(jīng)

2、過濾波、歸一化等數(shù)據(jù)預(yù)處理后進(jìn)行特征提取，并采用蟻群優(yōu)化算法來進(jìn)行基于呼吸信號的情感特征選擇，取得了較好的識別效果。本文還提出了顯著特征的概念，給出了6種不同情感對應(yīng)的顯著特征，同時研究了代表不同情感的最優(yōu)特征子集。基于呼吸信號的情感識別過程主要包括五個步驟：采集數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、特征選擇、情感分類。本論文對每一步驟都做了詳細(xì)介紹。
　　 本論文所做的主要工作有以下幾部分：
　　 1.本實驗采集了所需的呼吸信號

3、。在實踐中，采集了后續(xù)研究中所需的6種不同情感的數(shù)據(jù)。并通過歸類整理，初步建立了一個呼吸信號的原始信號數(shù)據(jù)庫。實驗中使用一些蘊含著豐富情感的視頻來誘發(fā)被試的真實情感。本研究實驗全部都是本校大一學(xué)生自愿參加的。
　　 2.對采集的呼吸信號進(jìn)行預(yù)處理，并且提取相關(guān)的特征(包括統(tǒng)計特征以及小波特征)。實驗對采集到的原始呼吸信號數(shù)據(jù)進(jìn)行了各種數(shù)據(jù)預(yù)處理操作，主要包括去噪、濾波、歸一化等。前期研究中發(fā)現(xiàn)只有統(tǒng)計特征的情況下對情感識別效果不

4、是很好，所以增加提取了小波特征。實驗最后總共提取了171個特征，包括87個統(tǒng)計特征和84個小波特征。
　　 3.運用蟻群算法(Ant Colony Optimization，ACO)進(jìn)行特征選擇。蟻群算法是一個新興的現(xiàn)代智能算法，應(yīng)用廣泛，可以很好地用來解決一些離散組合優(yōu)化問題。本文對基本蟻群算法做了一些改進(jìn)并用到基于呼吸信號的情感識別中。具體改進(jìn)是將局部搜索和變異策略引入到蟻群優(yōu)化算法中，結(jié)合Fisher分類器進(jìn)行情感識別，不