基于脉搏信号的情感识别研究的中期报告.docx

基于脉搏信号的情感识别研究的中期报告 本文是基于脉搏信号的情感识别研究的中期报告，介绍了研究的背景、目的、方法和初步结果。 背景： 情感识别是人机交互中一个重要的研究领域，在语音、面部表情、语义分析等方面已经有了较为深入的研究。而基于生理信号的情感识别则是一个相对新兴的领域。生理信号是人的内部状态的直接反映，包括心电信号、脑电信号、脉搏信号等。脉搏信号作为一种简单、易测量的生理信号，被广泛应用于健康监测、疾病诊断等领域。在情感识别方面，脉搏信号也有其独特的应用价值。 目的： 本研究旨在探究基于脉搏信号的情感识别方法，并基于此方法实现情感识别任务。 方法： 本研究采集了20名受试者的脉搏信号数据，并结合情感刺激作为样本。情感刺激包括高兴、悲伤、愤怒、惊讶等。使用信号分析技术、基于机器学习的方法对数据进行处理和分析，并构建情感识别模型。具体流程包括： 1. 数据采集。采集受试者在看视频等情感刺激下的脉搏信号数据； 2. 数据处理。对采集到的数据进行去噪、滤波等处理，提取有用的特征； 3. 特征提取。对处理后的数据提取特征，包括时间域、频域、时频域等多个方面； 4. 特征选择。采用相关分析等方法，对提取到的特征进行筛选，选择最具有代表性的特征； 5. 模型构建。基于机器学习的方法，使用支持向量机等算法进行情感识别模型的构建； 6. 模型评估。使用交叉验证等方法对情感识别模型进行验证，评估模型的性能。 初步结果： 在采集到的脉搏信号数据中，我们通过特征提取和特征选择得到了11个具有代表性的特征。使用这些特征，我们构建了支持向量机模型，并对模型进行了交叉验证。交叉验证结果表明，模型的平均准确率达到了75%。这表明基于脉搏信号的情感识别具有一定的可行性和有效性。 结论： 本研究初步探究了基于脉搏信号的情感识别方法，并成功构建了情感识别模型。虽然结果表明模型的准确率还有提升空间，但这种基于生理信号的情感识别方法仍然具有潜力，在未来可以继续深入研究。