情緒識別的腦電信號穩(wěn)定模式研究.pdf

1、隨著人工智能的不斷發(fā)展，令計算機擁有情感成為了當今人機交互研究的熱點，基于計算機系統(tǒng)的情緒識別是實現(xiàn)情感智能的一大關鍵，而腦電波作為一種表征情緒的有效生理信號，逐漸被應用于情緒識別領域。本課題著重研究腦電對不同情緒的表征模式以及該模式的穩(wěn)定性。我們使用視頻片段作為刺激材料誘發(fā)被試情緒，采集腦電信號。提取腦電的微分熵特征值，通過線性動力系統(tǒng)平滑后，分別使用基于判別圖正則化的極限學習機和支持向量機對特征進行分類。最終發(fā)現(xiàn)平滑后的腦電微分熵特

2、征不僅能夠很好地表征正性、中性和負性情緒，而且也能夠很好地表征高興、平靜、悲傷和恐懼情緒。通過計算腦電特征和情緒的相關系數(shù)，獲得了情緒的關鍵腦區(qū)和關鍵頻段，為情緒的生理機制提供佐證。通過使用模糊積分算法進行分類器融合，優(yōu)化了模型，獲得了更好的分類結果。并且我們發(fā)現(xiàn)，同一被試腦電隨情緒變化的模式存在時間穩(wěn)定性，不同被試之間腦電表征情緒的規(guī)律也有一定的相似性。對于正性、中性、負性情緒，腦電對情緒的表征模式存在性別差異，同性別被試的腦電模式更