生理信号情感识别的遗传算法研究
论文格式：牛晓伟 基于遗传算法的生理信号情感识别
基于遗传算法的生理信号情感识别①牛晓伟，刘光远西南大学电子信息工程学院，重庆400715摘要：针对用生理信号来识别情感状态中的最优情感特征组合选择这一组合优化问题，用遗传算法来选择最能代表相应情感状态的最优特征组合，以最近邻法的分类正确率作为当前搜索到的最优特征组合评价准则，将两者结合用于joy、anger、pleasure、sadness四种情感状态的识别，得到了较好的情感识别效果．仿真实验表明，该方法是有效的．关键字：遗传算法；最近邻分类；最优情感特征组合中图分类号：TP391.4 文献标识码：AEmotion recognition with physiological signals based on Genetic algorithmNiu Xiao-wei，LIU Guang-yuanSchool of Electronic and information Engineering，Southwest University，Chongqing 400715，China Abstract: Taking into account the combinational optimization problem that emotion recognition with the physiological signals ，the genetic algorithm used for searching the optimal feature subset which represents exactly the relevant affective states, the classified accuracy of the nearest neighbor is as a evaluation criteria which has searched the optimal feature subset. Both of them are combined to recognize the following four affective states：joy, anger, pleasure, sadness , which has acquired a good emotion recognition effect. the experiment results shows that the method is effective.Keywords: Genetic algorithm；the nearest neighbor classification；Optimal emotion feature subset计算机情感识别正逐步成为人机交互领域研究的热点和发展方向,越来越受到研究者的重视．情感识别研究包括多个方面：如情感特征分析、肢体情感识别、面部情感识别和语音情感识别等．美国MIT媒体实验室情感计算研究小组[1]的Picard教授及其合作者率先从生理信号中提取特征[2-4]来进行情感状态识别方面的研究，此后德国以及其它国家也在这一方面作了很多工作[5-6]，取得了很好的效果.情感识别过程通常基于三个主要步骤：①原始情感特征的提取；②情感特征子集选择；③分类器的设计.其中特征选择是指从数量为D的特征中依据某种标准选择出数量为d(D>d)的一组特征来，而分类器性能不下降.文献[2]中特征选择采用序列前向漂移算法(SFFS),并结合Fisher投影缩减特征空间维数，对四种情感状态分类平均识别率达到68.75%；文献[4]、[6]比较了不同的特征选择方法(SFS、SFS/Fisher、SBS、SFFS/FP)与分类器相结合应用于情感状态识别的结果,取得较好的识别效果.以上文献中用到的特征选择算法多基于穷举原理，C，本质上属于NP难问题. 除穷尽搜索之外, 不能保证得到最优解.特征搜索空间规模为dD数较少时，尚可用穷举法求解，特征数达到一定程度时,获取特征的代价增加,分类器的性能得不到保证，计算复杂性与D成指数增长.遗传算法(GA)本身具有全局优化能力，而最近邻法[7](1NN)是一种简单而有效的分类方法，能充分利用每个情感样本的信息．因此，本文尝试将遗传算法与最近邻法相结合，用GA选择特征子集，将最近邻法的分类正确率作为遗传算法搜索最优特征子集的评价标准，仿真实验表明：遗传特征搜索算法虽不能象文献[6]中提到的基于穷举原理搜索那样找到最优解，但可找到工程意义上的次优解，由此得到最能代表某种情感状态的特征组合，尤其是当特征数量增加时，更能显示出该方法的优越性。
基于人体生理信号的情感识别研究
基于人体生理信号的情感识别研究
一直以来,基于常规统计的人体生理信号特征提取被广泛使用。
然而,基于常规统计特征的方法在分类识别效果上并不理想。
为了解决这类问题,在研究生理信号的基础上,本文首先介绍了所采集的生理信号——皮肤电信号和脉搏信号,提出了生理信号的采集方案,并且设计了生理信号的采集流程,建立了生理信号数据库,并对这些生理信号进行了低通滤波和去除基线漂移噪声等预处理;其次,提出了基于递归图和递归定量分析相结合的方法,提取了生理信号在递归图中的递归率、确定率、对角线结构长度等10组特征,同时,提取了传统的21组统计特征,通过仿真实验证明了非线性特征对情感识别效果比统计特征效果好;接着,融合了统计特征和非线性特征,为了解决融合后特征数量过大造成的维度灾难问题,提出了混合蚁群和粒子群算法对生理信号的特征进行特征选择;最后,分别使用蚁群算法、粒子群算法和混合蚁群算法和粒子群算法进行特征选择,采用神经网络,K 最近邻,朴素贝叶斯,决策树算法进行情感识别,以所有分类器的识别率均值作为最终的判断标准。
实验表明,递归图中的特征是一组非常有效的特征,相对于传统的统计特征提取,非线性特征提取方法提取的特征更少,但是在情感分类识别效果上优于统计特征提取的方法。
而融合非线性特征和统计特征并进行特征选择后,情感分类识别效果更好。
尽管粒子群算法和蚁群算法进行特征选择后对情感识别效果有所提高,但是,混合蚁群和粒子群算法的识别效果更加优于粒子群算法和蚁群算法。
本文所采用的方法解决了传统特征提取数目庞大,效
果不理想的问题。
所提出的混合蚁群和粒子群算法进行特征选择进一步提高了情感识别效果,较好地实现了基于人体生理信号的情感识别。
基于生理信号的情绪识别模型研究
基于生理信号的情绪识别模型研究随着人工智能技术的快速发展，情绪识别技术也越来越成熟，基于生理信号的情绪识别模型已经成为目前研究的热点之一。
生理信号是人类身体内部的反应机制，如电生理信号、生理变化和生物化学信号等，这些信号往往与情绪的产生紧密相关。
基于生理信号的情绪识别模型的发展不仅对于人机交互、情感计算、网络社交等领域有很大的应用前景，同时也带来了很多挑战。
一、生理信号及其与情绪关系的研究生理信号是人体在进行某些活动或遇到某些刺激时所产生的生理反应，如心率、皮肤电、脑电波等。
这些生理变化与情绪密切相关，并被认为是情绪识别的可靠指标。
近年来，许多研究团队致力于生理信号在情绪识别中的应用。
例如，常用的生理信号包括心率、皮肤电反应、脑电波等，研究人员发现，心率可以表征情绪体验的强度和紧张程度，皮肤电反应可以记录到情绪刺激的作用和程度，而脑电波可以用来研究情绪与认知的关系。
二、人工智能在情绪识别中的应用基于生理信号的情绪识别模型可以采取一系列的机器学习算法和模型进行建模，这些算法包括支持向量机、决策树、神经网络等，并常常与现代人工智能技术相结合，例如深度学习和自然语言处理技术。
情感识别的过程可以通过多个阶段进行，如特征提取，特征选择，模型建立等。
在特征提取过程中，需要从生理信号中提取出与情感相关的特征集合。
例如，可以使用频域和时域的方法从生理信号中提取出30多种数值特征进行分类，或者使用主成分分析方法对特征集进行维度缩减。
在特征选择过程中，需要从众多的特征中选择出最具有代表性的特征用于分类，例如，这些特征可以通过支持向量机进行选择。
在模型建立过程中，需要根据数据特点和具体任务选择合适的算法进行分类，例如，使用人工神经网络进行情感分类。
三、情绪识别技术的应用前景基于生理信号的情绪识别模型可以应用于多个领域，如人机交互、智能机器人、心理健康辅助等。
例如，在人机交互领域，可以将情感识别技术应用于用户体验和情感交流，并结合机器学习技术进行个性化推荐和服务；在智能机器人领域，可以将情感识别技术应用于智能机器人的交互和情感交流，并提供更加人性化的服务；在心理健康辅助领域，可以将情感识别技术应用于日常生活中的情感管理和心理疾病预测、预防等方面，以达到健康管理和快乐生活的目的。
基于生理信号的情感识别技术综述
基于生理信号的情感识别技术综述陈月芬;崔跃利;王三秀【摘要】情感识别是人机情感交互的前提,也是实现人机自然交互的关键.介绍了情感识别的重要性以及基于人脸表情图像与语音信号的情感识别技术研究现状;从生理学实验研究角度,阐述了心率、脑电、肌电、心电、皮电、呼吸生理信号与人类情感表现的相关性,也说明建立生理信号与情感的关系模型有充分的实验依据;描述了如何利用各种信号分析和处理方法来提取生理信号特征,并通过优化合成可用于情感分类器的特征向量;着重介绍了神经网络、Fisher线性判别函数、K最近邻和多层感知器等机器学习算法应用于情感分类器的研究成果,最后展望了基于生理信号情感识别技术的应用前景,并总结了它的不足之处.%Emotion recognition is the base of human-machine emotion interaction as well as the key technology to realize human-machine nature interaction.Firstly,the importance of emotion recognition and the research status of emotion recognition based on face expression image and speech signal are introduced.Secondly,it is also clarified that the correlation between physiological signals,including heart rate,brainwave,myoelectricity,electrocardio,etc.,and emotion exists based on the results of physiological experiments.Thereby,it is feasible to model the relation between physiological signals and emotion.The methods to extract the features from physiological signals of human and to combine a vector using the extracted features are depicted.The emotional classifiers based on machine learning algorithms including artificial neural networks,Fisher linear discriminating function,K nearest neighboralgorithm and multi-level perception are also introduced.Finally,the prospect of application about emotional recognition technologies using the physiological signals is described,and the defect of the technology is summarized as well.【期刊名称】《系统仿真技术》【年(卷),期】2017(013)001【总页数】5页(P1-5)【关键词】情感识别;生理信号;特征提取;情感分类器【作者】陈月芬;崔跃利;王三秀【作者单位】台州学院物理与电子工程学院,浙江台州318000;台州学院物理与电子工程学院,浙江台州318000;台州学院物理与电子工程学院,浙江台州318000【正文语种】中文【中图分类】TP181拥有情感是人类所特有的一种能力,包括识别情感、具有情感、表达情感等。
生理信号的情感计算研究及其应用
生理信号的情感计算研究及其应用情感是人类的一种复杂心理和生理现象,情感渗透进了人类生存和生活的方方面面,通过生理信号进行情感计算的研究目的是为了通过对生理信号进行分析从而识别人们的情感状态。
本文的主要创新点可以概括为以下几个方面:（1）用希尔伯特黄变换方法提取脑电信号时频域特征,随后通过高斯核函数支持向量机方法对特征进行情感分类识别研究。
具体的过程是,首先我们用经验模态分解法对原始脑电信号进行分解,随后对本征模函数按照不同的时长进行时间窗口划分,随后提取窗口内信号的功率谱作为生理特征。
在对生理特征进行情感分类阶段,用高斯核函数支持向量机的方法进行分类识别。
将此方法用在DEAP数据集上进行验证发现,我们的方法对应的情感分类精度比之前的研究和其它基线方法的分类精确度更高。
同时,对不同个体被试的情感分类结果进行对比分析发现不同被试对于相同的刺激产生的情感是有差别的;同时,通过对同一被试不同频段脑电信号对应的情感分类精确度进行对比分析发现,在清醒状态下,被试脑电信号高频率子波提取出的生理特征对应的情感分类准确度比低频子波对应的分类精确度更高。
（2）提出了脑电信号多维度特征的平面融合方法,以及相对应的平面特征提取方法和情感分类识别方法。
脑电信号的多维度特征包括频域维度特征、空间维度特征和时间维度特征。
脑电多维度特征平面融合方法包含三个步骤:第一步,提取不同时间窗口内脑电信号在不同测试电极的频域特征;第二步,通过我们提出的映射方法,将频域特征按照脑电电极空间分布规律映射成一个二维图片;第三步,根据时间窗口的先后顺序将生成的二维图片进行排列,从而形成一个图片序列来表现脑电信号在不同刺激状态下的特征。
脑电多维度特征的提取方法采用了深度卷积神经网络进行特征的自动提取,提取出的特征通过LSTM循环神经网络进行情感分类识别。
文中将深度卷积神经网络和LSTM循环神经网络进行融合,形成了一个混合深度神经网络。
模型验证阶段采用DEAP数据集作为训练集、测试集和验证集进行训练。
用分层循环遗传算法去识别生理信号情感状态
Ｋｅ ｒ ｓ ｇ ｎ ｔ ｌ ｏ ｔ ｍ； ｍｏｉ ｎ ｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ｐ ｙ ｉ ｌｇｃ ｌ ｓｇ ａ ｓ ｆａｕ ｅ ｓ ｌｃｉ ｎ ｃｒ ｕ ａ ｔ ｔｇ ｙ ｗｏ ｄ ： ｅ ｅ ｉ ａ ｇ ｒ ｈ ｅ ｔ ｅ ｏ ｎ ｔ ｎ； ｈ ｓｏｏ ｉａ ｉｎ ｌ ；ｅ ｔ ｒ ｅｅ ｔ ； ｉ ｌ ｒ ｓｒ ｅ ｙ ｃ ｉ ｏ ｉ ｏ ｃ ａ
理信 号 ， 就可 以识 别出内在 的情感和情绪变化 ， 最可数据 。 这一方面的研究
在短 时间 内找到问题 的最优解 。 这主要是 因为标准的遗 传算法
在种群进化过程中会使得个体的基因趋于相同 ， 时很难在全 此
最早是 由美国 ＭＩ Ｔ媒体实验 室情感 计算研究小组 的 Ｐｃ ｄ ｉ 教 ｒ ａ
为主 ，但这些特 征有 时根本无法反映出人类真实情感状态 ， 也 就 无法从生理角度上分析人类情感 。而为了解决这种 冲突矛
盾， 采用生理信号【 为研究对象来分析情感识别 。 怍 通过分析生
Ｇ Ａ的主要优点是 简单 、 通用 、 鲁棒性 强． 适于并 行分布处理 以
及应用范 围广 。而文中要介绍 的是 自适应分层策略遗传算法 ， 它 的提 出是 由于标准的遗传算法在搜索空问很大时 ， 算法无法
授及其合作者来 完成 ， 他们率先 采用 Ｓ Ｆ ￣ 】 Ｆｓｅ￣ 法从 Ｆ Ｓ。 和 ｉ ｒｌ ｈ ｚ 方
ａ ｄ ｃｒ ｕａ ｔａｅ ｙＣｏ ｕ ｅ ｇｎ ｅ ｉｇ ａ ｄ Ａｐ ｌ ａｉｎ 。 ０ ０。 ６ １ ： ０ － ０ ． ｎ ｉｃ ｌｒ ｓｒ ｔｇ ． ｍｐ ｔｒ Ｅｎ ｉｅ ｒｎ ｎ ｐｉ ｔ ｓ ２ １ ４ （ ） １ ３ １ ５ ｃ ｏ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｆ ｒ ｈ ｐ ｏ ｌ ｍ ｏ ｅ ｔ ｎ ｅ ｏ ｎ ｔ ｎ ｏ ｐ ｙ ｉｌ ｇｃ ｌ ｓ ｎ ｌ ， ｅ ａ ｅ ｐ ｅ ｅ ｔ ｎ ｎ ｒ ｄ ｃ ｉｎ ｔ ａ ａ ｔ ｅ ｓｒ ｃ ： ｏ ｔ ｅ ｒ ｂ ｅ ｆ ｍｏｉ ｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ｆ ｈ ｓｏｏ ｉａ ｉ ａｓ ｔ ｐ ｐ ｒ ｒ ｓ ｎ ｓ ｏ ｉ ｇ ｈ ａ ｉ ｔ ｕ ｔ ｏ ｄ ｐ ｉ ｏ ｏ ｖ ｈ ｅａ ｃ ｉａ ｅ ｅｉ ａｇ ｒ ｈ Ｗ ｉ ｔ ｅ ｈ ｌ ｏ ｅ ｔ ｒ ｓ ｌｃ ｉｎ ｏ ｔ ｅ ｐ ｙ ｉｌ ｇｃ ｌ ｉｎ ｌ ， ｅ ｐ ｉ ｚ ｔ ｎ ｒ ｂ ｅ ｉｒ ｒ ｈ ｃ ｌ ｇ ｎ ｔ ｃ ｌｏ ｔ ｍ． ｔ ｈ ｅｐ ｆ ｆ ａｕ ｅ ｅｅ ｔ ｔ ｈ ｈ ｓ ｏ ｉａ ｓ ａｓ ｔ ｏ ｔ ｉ ｈ ｏ ｏ ｇ ｈ ｍｉａｉ ｐ ｏ ｌｍ ｃ ｎ ｅ ｓｌ ｏ ａ ａｉ ｙ
《基于多模态生理信号的情感识别研究》
《基于多模态生理信号的情感识别研究》一、引言情感识别作为人工智能领域中一项重要任务，已广泛应用于社交、医疗、人机交互等领域。
传统情感识别方法主要依赖于文本、语音等单一模态信息，然而这些方法往往难以全面、准确地反映个体的情感状态。
因此，本文提出了一种基于多模态生理信号的情感识别研究，通过综合利用面部表情、语音和生理信号等多种信息源，实现对个体情感状态的准确判断。
二、研究背景与意义近年来，随着传感器技术的不断发展和普及，多模态生理信号的获取和处理已成为情感识别领域的研究热点。
多模态生理信号包括脑电波、心电信号、皮肤电导等，这些信号能够反映个体的生理状态和情感变化。
通过对这些信号进行综合分析和处理，可以更准确地判断个体的情感状态，提高情感识别的准确性和可靠性。
因此，基于多模态生理信号的情感识别研究具有重要的理论和实践意义。
三、研究方法本研究采用多模态生理信号采集技术，包括面部表情识别、语音分析和生理信号监测等。
首先，通过面部表情识别技术获取个体的面部表情信息；其次，利用语音分析技术提取语音特征；最后，结合生理信号监测技术获取个体的生理信号数据。
通过对这些信息进行综合分析和处理，实现对个体情感状态的准确判断。
四、多模态生理信号的处理与分析（一）面部表情识别面部表情是情感表达的重要手段之一。
通过对面部表情的识别和分析，可以初步判断个体的情感状态。
本研究采用基于深度学习的面部表情识别技术，通过训练模型对个体面部表情进行分类和识别。
（二）语音分析语音是情感表达的重要手段之一，其中包含了丰富的情感信息。
本研究采用基于语音分析技术提取语音特征，包括音调、语速、音量等。
通过对这些特征进行综合分析和处理，可以进一步判断个体的情感状态。
（三）生理信号监测生理信号是反映个体生理状态和情感变化的重要指标。
本研究采用多种生理信号监测技术，包括脑电波、心电信号、皮肤电导等。
通过对这些信号进行实时监测和分析，可以更准确地判断个体的情感状态。
基于生物医学信号的情感识别算法研究
基于生物医学信号的情感识别算法研究随着人工智能的快速发展，情感识别已经成为了当下一个备受研究关注的领域。
作为人与人之间交流的一种非语言交流方式，情感包含了人们内心的各种情绪状态，包括愉悦、恐惧、悲伤等等。
因此，情感识别技术对于从事人类交流、医疗、品牌营销等有着重要的实际应用价值。
而基于生物医学信号的情感识别算法则是近年来的研究热点，主要是通过对生物信号的分析来识别人的情感状态。
这种算法可以说将情感识别的定位从外在行为、语言交流转移到了更为隐蔽的身体信号上，因此具有着其他识别方式所无法取代的优势。
生物医学信号包括了人体的各种生理信号，如心率、呼吸频率、皮肤电阻等等。
这些信号被认为是反映人内心的情感状态的重要依据。
情感识别算法则是通过对这些信号的监测、提取和分析来实现情感状态的准确识别。
在生物医学信号的应用中，心率变异性（HRV）是一种重要的生理信号。
HRV可以被用来评估人体自主神经系统（ANS）的活动情况，进而反映人的情感状态。
研究表明，与其他情感状态相比，愉悦状态下的心率变异性偏高，而紧张、焦虑等情感状态下的心率变异性则偏低。
此外，还有通过脑电波来实现情感识别的算法。
脑电波可以直接反映人脑皮层的活动情况，因此也成为了一种较为精准的情感识别手段。
研究人员可以通过监测脑电波中alpha波、beta波等频段的变化情况，来推断人的情感状态。
除了以上两种生物医学信号的应用之外，还有着许多其他的生理信号可以被用来进行情感识别。
比如眼动、皮肤电反应等。
每种生物信号都有其特殊的优势和限制，因此研究人们也在不断探索和比较不同生物信号之间的情感识别精度和适用范围。
对于基于生物医学信号的情感识别算法的研究，目前还面临着着很多的困难和挑战。
首先，不同人的生物信号存在着较大的个体差异性，因此研究人员需要对这些差异进行充分的考虑和分析，以减小识别的误差。
其次，不同情感状态之间的区分较为模糊，因此研究人员需要运用更加精准的算法手段进行处理，以确保分类的准确性和鲁棒性。
《基于多模态生理信号的情感识别研究》
《基于多模态生理信号的情感识别研究》篇一一、引言情感识别作为人工智能领域的重要研究方向，对于人机交互、智能医疗、心理健康等领域具有广泛的应用前景。
随着传感器技术的不断发展，多模态生理信号的获取成为可能，为情感识别提供了新的研究思路。
本文旨在探讨基于多模态生理信号的情感识别研究，以期为相关领域的研究与应用提供参考。
二、多模态生理信号概述多模态生理信号是指从人体多个部位获取的多种类型生理信号，如心电、脑电、肌电、皮肤电导等。
这些信号能够反映人体的生理状态和情感状态，为情感识别提供了丰富的信息。
与单一模态的生理信号相比，多模态生理信号具有更高的信息冗余性和互补性，能够更全面地反映人的情感状态。
三、基于多模态生理信号的情感识别方法基于多模态生理信号的情感识别方法主要包括信号预处理、特征提取、分类器设计等步骤。
首先，对获取的多模态生理信号进行预处理，包括去噪、滤波等操作，以提高信号的质量。
然后，通过特征提取算法从预处理后的信号中提取出与情感相关的特征。
最后，利用分类器对提取出的特征进行分类，从而识别出人的情感状态。
四、常用算法与技术在基于多模态生理信号的情感识别研究中，常用的算法与技术包括信号处理技术、机器学习算法、深度学习算法等。
信号处理技术主要用于对多模态生理信号进行预处理和特征提取。
机器学习算法和深度学习算法则用于对提取出的特征进行分类和识别。
其中，深度学习算法在情感识别中具有较高的准确率和鲁棒性，成为当前研究的热点。
五、研究现状与挑战目前，基于多模态生理信号的情感识别研究已经取得了一定的成果。
然而，仍存在一些挑战和问题需要解决。
首先，多模态生理信号的获取和处理技术还需要进一步完善，以提高信号的质量和可靠性。
其次，情感识别的准确率和鲁棒性还有待提高，特别是在复杂环境和多种情感交织的情况下。
此外，如何将情感识别技术应用于实际场景中，解决实际问题也是当前研究的重点。
六、未来研究方向未来，基于多模态生理信号的情感识别研究将朝着以下方向发展：1. 深入研究多模态生理信号与情感之间的关系，提高情感识别的准确性和鲁棒性。
《基于多模态生理信号的情感识别研究》范文
《基于多模态生理信号的情感识别研究》篇一一、引言情感识别是人工智能领域的一个重要方向，对于人机交互、智能医疗、心理分析等众多领域有着广泛的应用前景。
近年来，随着多模态信息处理技术的发展，基于多模态生理信号的情感识别研究逐渐成为情感计算领域的研究热点。
本文旨在探讨基于多模态生理信号的情感识别技术的研究现状、方法和挑战，为该领域的研究提供一定的参考和借鉴。
二、多模态生理信号概述多模态生理信号是指从人体不同部位采集的多种生理信号，如脑电波、心电图、呼吸信号、皮肤电导等。
这些信号反映了人体在不同情感状态下的生理反应，具有较高的情感识别价值。
多模态生理信号的采集和分析可以提供更全面、更准确的情感识别信息，因此成为了情感识别研究的重要方向。
三、基于多模态生理信号的情感识别方法1. 信号预处理在进行情感识别之前，需要对多模态生理信号进行预处理。
预处理包括信号的采集、滤波、降噪、特征提取等步骤，以提取出与情感相关的生理特征。
2. 特征提取特征提取是情感识别的关键步骤，需要从预处理后的多模态生理信号中提取出与情感相关的特征。
常用的特征提取方法包括时域分析、频域分析、非线性分析等。
3. 情感识别模型情感识别模型是情感识别的核心，需要根据提取的特征建立相应的模型进行情感识别。
常用的情感识别模型包括基于机器学习的模型、基于深度学习的模型等。
四、研究现状及挑战目前，基于多模态生理信号的情感识别研究已经取得了一定的成果。
然而，仍存在一些挑战和问题需要解决。
首先，多模态生理信号的采集和分析需要专业的设备和技能，成本较高，限制了其在实际应用中的推广。
其次，情感识别的准确率仍有待提高，尤其是在复杂情境下的情感识别。
此外，多模态生理信号与情感之间的映射关系尚不明确，需要进一步深入研究。
五、未来展望未来，基于多模态生理信号的情感识别研究将朝着更加智能化、精细化的方向发展。
一方面，随着传感器技术的不断发展，多模态生理信号的采集和分析将变得更加便捷和高效，成本也将逐渐降低。
《基于多模态生理信号的情感识别研究》
《基于多模态生理信号的情感识别研究》篇一一、引言情感识别作为人工智能领域的一个重要分支，已经逐渐成为了人机交互、社交机器人、心理健康诊断等多个领域的研究热点。
在传统情感识别研究中，主要通过分析文本、语音等单一模态的信息进行情感分析。
然而，这种方法的准确率受到多种因素的影响，如语言的复杂性、口音的差异等。
因此，为了更全面地理解情感状态，越来越多的研究者开始关注多模态生理信号的情感识别研究。
本文将就基于多模态生理信号的情感识别进行探讨和研究。
二、多模态生理信号情感识别的背景和意义随着科技的不断发展，人们对情感识别的需求越来越强烈。
情感识别技术不仅在社交、医疗等领域具有广泛的应用前景，而且对于人机交互、智能机器人等领域的开发也具有重要意义。
而多模态生理信号情感识别作为一种新兴的情感识别方法，通过分析人的生理信号来推断情感状态，具有更高的准确性和可靠性。
因此，研究多模态生理信号情感识别具有重要的理论和实践意义。
三、多模态生理信号的采集和处理多模态生理信号主要包括脑电信号、心电信号、肌电信号、呼吸信号等。
为了进行情感识别，首先需要采集这些生理信号。
目前，常用的采集设备包括脑电图仪、心电图仪、肌电图仪等。
采集到的生理信号需要进行预处理和特征提取，以提取出与情感相关的信息。
预处理包括去噪、滤波等操作，特征提取则通过分析信号的时域、频域等特性，提取出与情感相关的特征。
四、多模态生理信号情感识别的算法研究多模态生理信号情感识别的算法研究是该领域的核心内容。
目前，常用的算法包括基于机器学习的算法和基于深度学习的算法。
基于机器学习的算法主要通过构建分类器、聚类器等模型进行情感识别。
而基于深度学习的算法则通过构建深度神经网络等模型，自动提取生理信号中的特征并进行情感识别。
在算法研究中，需要充分考虑不同生理信号之间的关联性和互补性，以实现更准确的情感识别。
五、多模态生理信号情感识别的应用场景多模态生理信号情感识别的应用场景非常广泛。
基于生物信号的情绪识别与情感计算研究
基于生物信号的情绪识别与情感计算研究基于生物信号的情绪识别与情感计算研究摘要: 近年来，情绪识别和情感计算的研究已逐渐成为人工智能领域的热点。
虽然传统的情感计算方法已经取得了一定的成果，但由于人工智能领域的不断进步，基于生物信号的情绪识别和情感计算成为了新的研究方向。
本论文就基于生物信号的情绪识别和情感计算的最新研究成果进行综述，揭示了该领域的挑战和未来发展方向。
第一章: 引言1.1 研究背景情绪识别和情感计算在人工智能领域具有重要意义。
它们不仅可以帮助计算机更好地与人类交互，还可以应用于情感智能、心理健康评估、生物医学工程等领域。
1.2 研究目的和意义本论文旨在综述基于生物信号的情绪识别和情感计算的最新研究进展，梳理该领域的挑战和未来发展方向，为相关研究者提供参考和借鉴。
第二章: 动态生物信号采集与特征提取2.1 生物信号的分类和特征本节介绍了常见的生物信号分类，并对其特征进行了详细介绍，包括心电图、脑电图、皮肤电反应等。
2.2 生物信号采集方法本节讨论了生物信号的采集方法，包括传统的医疗设备和新兴的可穿戴设备，详细介绍了各种生物信号的采集原理和技术。
2.3 生物信号的特征提取方法本节介绍了常用的生物信号特征提取方法，包括时域特征、频域特征和时频域特征等。
还介绍了一些高级特征提取方法，如小波变换、独立成分分析等。
第三章: 情绪识别和情感计算的方法3.1 传统的情绪识别和情感计算方法本节介绍了传统的情绪识别和情感计算方法，包括基于语音、图像和文本的方法。
讨论了这些方法的优缺点和局限性。
3.2 基于生物信号的情绪识别和情感计算方法本节重点介绍了基于生物信号的情绪识别和情感计算方法。
讨论了不同生物信号在情绪识别和情感计算中的应用，以及相关的算法和模型。
第四章: 基于生物信号的情绪识别和情感计算应用4.1 情感智能本节讨论了基于生物信号的情感智能应用，包括个人助理、情感机器人和情感驱动的虚拟现实等。
重点介绍了这些应用如何利用生物信号进行情绪识别和情感计算。
人体情感识别的生理信号分析方法
人体情感识别的生理信号分析方法随着科技的快速发展，人类对于人机交互技术的需求越来越高，其中最重要的一个需求就是情感识别技术。
情感识别技术能够通过分析人体的生理信号来判断一个人的情绪状态，因此在衡量人类与机器之间交互时，情感识别技术显得尤为重要。
人体情感信号的种类繁多，包括心率、皮肤电反应、呼吸、眼动、声音等等。
本文将重点介绍几种常用的人体生理信号，并说明它们在情感识别中的作用。
一、心率变异性心率变异性（HRV）指的是心脏跳动的变化速度。
通常情况下，心率的变化呈稳定的波形，但是当一个人情绪激动时，心率波形就会变得不规则，这种不规则的波动就被称为心率变异性。
因此，心率变异性成为了识别一个人情绪状态的重要指标之一。
心率变异性的测量方法主要包括：基于心电图的测量和基于脉搏波的测量。
心电图是通过监测电极测量心脏内部的电活动，实现变异性的测量。
而基于脉搏波的测量则是通过红外光线或照相机等设备读取人体脉搏波形，用于测量心率变异性。
二、皮肤电反应皮肤电反应（SCR）指的是人体皮肤对于外界刺激产生的电反应。
一般来说，当一个人感到紧张或者兴奋时，皮肤会出现微弱的电流，这种电流就是皮肤电反应。
因此，皮肤电反应也成为了情感识别技术的重要指标之一。
皮肤电反应的测量方法主要包括：基于电极的测量和基于成像技术的测量。
基于电极的测量是通过将电极粘贴在被试者的皮肤上，测量皮肤电反应的强度和波形。
而基于成像技术的测量则是通过红外热成像仪等设备，对被试者的脸部进行成像，检测皮肤温度变化来间接测量皮肤电反应。
三、呼吸呼吸也是一个普遍用于情感识别的信号。
当一个人情绪激动时，呼吸频率会发生变化，呼吸也会变得更加深入。
而当一个人情绪放松时，呼吸频率则会变得更加缓慢和平稳。
呼吸的测量方法主要包括：呼吸带和立体声麦克风。
呼吸带是一种记录呼吸频率和深度的设备，被试者只需在胸部或腹部系上呼吸带，就可以实时进行呼吸数据的记录。
而立体声麦克风则是通过检测被试者呼吸的声音来进行呼吸数据的记录。
基于生理信号的心理状态识别技术研究
基于生理信号的心理状态识别技术研究近年来，基于生理信号的心理状态识别技术得到了广泛关注和应用。
这种技术可以通过采集人体的相关生理信号（如心率、皮肤电反应、肌肉电活动等）来分析人体的心理状态（如情绪、认知、压力等）。
本文将从三个方面对基于生理信号的心理状态识别技术进行探讨：技术原理、应用场景和前景发展。
技术原理基于生理信号的心理状态识别技术的核心原理是通过生物传感器采集人体生理信号，然后使用对应的算法对信号进行处理和分析，最终得出相关心理状态的判断结果。
其中，常用的生物传感器有心电图（ECG）、皮肤电活动（EDA）、眼动图（ET）等。
这些生物传感器能够采集人体的生理信号并转换成电信号，然后通过信号采集系统传输给计算机系统进行处理和分析。
在传统的基于生理信号的心理状态识别技术中，通常采用的算法有支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（NB）、随机森林（RF）等。
这些算法通过处理和分析采集到的生理信号，可以识别人体的情绪状态（如高兴、悲伤、愤怒等）、认知状态（如专注、注意力疲劳等）和压力状态等。
应用场景基于生理信号的心理状态识别技术可以在很多领域得到应用。
例如，在医疗领域，这种技术可以用于诊断心理疾病，如抑郁症、焦虑症等。
此外，在工业和商务领域，这种技术也可以用于监测员工的工作状态和情绪状态，以提升工作效率和管理水平。
同时，基于生理信号的心理状态识别技术还可以应用于虚拟现实、智能家居等领域。
例如，在虚拟现实领域中，这种技术可以判断用户的情绪状态并根据情绪状态来调整虚拟环境的氛围和场景，提高虚拟现实的沉浸感和体验度。
在智能家居领域中，这种技术可以通过识别用户的情绪状态来自动调节室内的温度、照明等设备，提高用户的舒适度和生活质量。
前景发展基于生理信号的心理状态识别技术在未来的发展中有着巨大的潜力。
随着技术的不断进步，越来越多的应用场景将出现。
例如，在教育领域，这种技术可以通过识别学生的认知状态来调整教学方式和内容，提高教学效果和满意度。
《基于多模态生理信号的情感识别研究》范文
《基于多模态生理信号的情感识别研究》篇一一、引言随着人工智能的飞速发展，情感识别成为了计算机科学与心理学等交叉学科的研究热点。
在许多领域中，如社交机器人、智能医疗、智能驾驶等，对人的情感状态进行准确识别具有极其重要的意义。
多模态生理信号因其能反映人的内心情感状态，成为了情感识别领域的重要研究内容。
本文旨在探讨基于多模态生理信号的情感识别研究，以期为相关领域的研究与应用提供参考。
二、多模态生理信号概述多模态生理信号是指通过多种生理传感器获取的，反映人体生理状态的信息。
这些信息包括但不限于脑电波、心电信号、皮肤电导、呼吸频率等。
这些生理信号能够反映人的情绪状态，如兴奋、焦虑、平静等。
因此，通过对多模态生理信号的采集与分析，可以有效地识别人的情感状态。
三、多模态生理信号在情感识别中的应用多模态生理信号在情感识别中具有重要应用价值。
通过将不同模态的生理信号进行融合分析，可以提高情感识别的准确性与稳定性。
目前，基于多模态生理信号的情感识别研究主要采用以下方法：1. 信号预处理：对采集到的多模态生理信号进行预处理，如滤波、去噪等，以提高信号质量。
2. 特征提取：从预处理后的生理信号中提取与情感相关的特征，如脑电波的频率、心电信号的幅度等。
3. 模式识别：采用机器学习、深度学习等技术对提取的特征进行分类与识别，从而实现情感识别。
4. 情感模型构建：根据不同情感模型的需求，将多模态生理信号与其他信息（如语音、文本等）进行融合，构建更加完善的情感模型。
四、研究现状与挑战目前，基于多模态生理信号的情感识别研究已经取得了一定的成果。
然而，仍存在一些挑战与问题需要解决：1. 数据获取与处理：多模态生理信号的采集与处理需要专业的设备与技术支持，且数据质量对情感识别的准确性与稳定性具有重要影响。
因此，如何获取高质量的多模态生理信号成为了研究的重点。
2. 特征提取与选择：从多模态生理信号中提取与情感相关的特征是一项复杂而关键的任务。
《基于多模态生理信号的情感识别研究》范文
《基于多模态生理信号的情感识别研究》篇一一、引言随着人工智能与智能系统的迅速发展，情感识别在人机交互、心理健康、医疗诊断等领域中显得尤为重要。
多模态生理信号情感识别技术，通过综合分析多种生理信号，如心电信号、皮肤电导反应、脑电波等，实现对人类情感的精确识别。
本文将深入探讨基于多模态生理信号的情感识别研究，为相关领域提供新的思路与方法。
二、多模态生理信号概述多模态生理信号包括多种生物电信号及生物物理信号，如心电、脑电、肌电、呼吸等。
这些信号反映了人体内部的生理活动与状态，对于研究人的情感变化具有重要意义。
在情感识别过程中，通过采集与分析这些生理信号，可以更准确地了解人的情感状态。
三、多模态生理信号情感识别的研究现状目前，基于多模态生理信号的情感识别研究已取得一定成果。
研究者们通过采集多种生理信号，结合机器学习、深度学习等技术，实现对情感的分类与识别。
然而，由于情感识别的复杂性及个体差异，仍存在许多挑战。
如不同个体在面对相同情感刺激时，生理反应可能存在差异；同时，单一生理信号的识别准确度有限，需要综合多种生理信号以提高识别准确率。
四、基于多模态生理信号的情感识别方法本文提出一种基于多模态生理信号的情感识别方法。
首先，通过传感器采集多种生理信号，如心电、脑电等。
然后，利用特征提取技术，从原始数据中提取出与情感相关的特征。
接着，结合机器学习、深度学习等技术，建立情感识别模型。
最后，通过模型对情感进行分类与识别。
在特征提取过程中，我们采用了多种算法，如主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）等，以提取出最具代表性的特征。
在模型建立过程中，我们尝试了多种神经网络结构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，以实现更准确的情感识别。
五、实验与结果分析为验证本文提出的情感识别方法的有效性，我们进行了实验。
实验数据来自多个情感数据库，包括音频、视频及生理信号等多种数据源。
在实验过程中，我们对比了单模态与多模态情感识别的准确率。
用分层循环遗传算法识别生理信号情感状态
用分层循环遗传算法识别生理信号情感状态郝敏;刘光远【摘要】针对生理信号的情感识别问题,采用自适应分层式遗传算法方法对生理信号进行特征选择,能有效地解决特征组合优化问题.实验仿真表明,可以得到有效地特征组合来进行生理信号情感状态识别.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2010(046)001【总页数】4页(P103-105,121)【关键词】遗传算法;情感识别;生理信号;特征选择;循环策略【作者】郝敏;刘光远【作者单位】西南大学电子信息工程学院,重庆400715;西南大学电子信息工程学院,重庆400715【正文语种】中文【中图分类】TP301.6HAO Min，LIU Guang-yuan.Emotion recognition of physiological signals based on adaptive hierarchical genetic algorithm and circular puter Engineering and Applications，2010，46（1）：103-105.随着人工智能领域应用的不断扩大，人们越来越重视人机交互的研究。
而在此类研究中，尤其以研究面部识别、语音识别为主，但这些特征有时根本无法反映出人类真实情感状态，也就无法从生理角度上分析人类情感。
而为了解决这种冲突矛盾，采用生理信号[1]作为研究对象来分析情感识别。
通过分析生理信号，就可以识别出内在的情感和情绪变化，最可靠的是能采取到比较理想的符合真实环境的生理数据。
这一方面的研究最早是由美国MIT媒体实验室情感计算研究小组的Picard教授及其合作者来完成，他们率先采用SFFS[2-3]和Fisher[2]方法从生理信号中提取特征来进行情感状态识别，基本完成了对实验可行性的论证，另一些特征选择方法也陆续地应用于情感识别中来，并获得了较好的效果，这些工作都在一定程度上促进了生理信号情感识别的研究的白热化，于是其他国家与学者也纷纷加入到此种研究队伍中来[4]。
用于生理信号情感识别的自适应遗传算法
用于生理信号情感识别的自适应遗传算法
牛晓伟;刘光远
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2008(29)14
【摘要】针对用生理信号识别情感中的最优情感特征组合的选择这一组合优化问题,将遗传算法中的交叉、变异操作加以改进形成新的算法.该算法用来选择最能代表相应情感状态的最优特征组合,并以最近邻法的分类正确率作为当前搜索到的最优特征组合的评价准则,对joy、anger、pleasure、sadness这4种情感状态进行识别,得到了较好的情感识别效果.仿真实验表明了该方法的可行性和有效性.
【总页数】4页(P3726-3728,3731)
【作者】牛晓伟;刘光远
【作者单位】西南大学电子信息工程学院,重庆400715;西南大学电子信息工程学院,重庆400715
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于优化的LSTSVM的多模态生理信号情感识别 [J], 金纯;陈光勇
2.生理信号情感识别的遗传算法研究 [J], 牛晓伟;刘光远
3.基于SFS的多模态生理信号情感识别 [J], 王晗;王坤侠
4.基于SFS的多模态生理信号情感识别 [J], 王晗; 王坤侠
5.基于遗传算法的生理信号情感识别 [J], 牛晓伟;刘光远
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探讨遗传算法在情绪识别中的应用
探讨遗传算法在情绪识别中的应用1 引言情感计算是关于情感方面的计算，其目的是使得与人交互的计算机拥有识别、理解、表达情感的能力，其中一个重要组成部分是情绪识别。
目前在情绪识别领域，国内外众多的研究机构和研究人员在生理信号等方面取得了不错地成果，但目前的主要精力都集中在情绪状态建模、与情绪相关的信号选择和情绪状态的分类判别等方面，对与情绪相关的信号进行特征选择的研究极少涉及，但是特征选择过程又是分类识别中不可或缺的重要环节，因此本文将自适应遗传算法应用于生理信号情绪识别的特征选择过程中。
2 遗传算法用于情绪特征选择的思路遗传算法（GA, Genetic Algorithms）是经美国的Michigan大学的John Holland 教授提出的一种模拟达尔文的自然选择学说和自然界的生物进化过程的随机搜索算法。
自适应遗传算法通过自适应的方式对遗传算法的关键参数进行调整，能有效地解决早熟问题，而且能提高收敛精度，也显著地加快了收敛速度。
其思路是首先从生理信号中提取特征构成原始的特征矩阵，再用遗传算法产生若干个可能的情绪特征子集，用评价函数来对每一个特征子集衡量其对于分类识别率的有效性，并记录当前识别率最高的情绪特征组合以及相应的识别率，直到满足算法的停止条件，最末代的适应度（即识别率）最大的个体就是对分类该种情绪状态效果最好的情绪特征组合。
本文中分类器采用支持向量机算法。
3 生理数据特征提取本文以德国奥森堡大学多媒体与信号处理实验室提供的情绪数据进行特征提取。
该数据采用的是被试者在高兴、愤怒、悲伤和愉快这四种情绪状态下的四个生理信号（肌电、皮肤电导、心电图和呼吸信号），采集25天的生理数据，共计100个样本。
然后对每种生理数据进行统计特征提取，提取出186个特征作为原始特征集，对上述的186个特征进行特征选择实验分析和分类结果分析。
其中提取的统计特征有均值、标准差、中值、一阶差分、最值等等。
不同的生理信号还具有各自不同的特征，如ECG信号P波、R波、Q波、S波的幅度峰值、HRV（心率变异性）、给定频段的功率谱密度，其他信号还有诸如RSP的呼吸率等等。
基于生理信号的情感识别的研究与实现的开题报告
基于生理信号的情感识别的研究与实现的开题报告一、研究背景情感识别是人类社交交互中不可或缺的一部分。
传统的情感识别方法主要基于语音、文本和图像等数据进行分析。
但是这些数据只能表达情感的表面信息,也容易受到语言、文化背景等影响，不够准确和客观。
而生理信号（如心率、皮肤电反应等）被认为是体现情感状态最客观的指标。
在生理信号的情感识别方面，已有很多研究。
例如，采用心率变异性（HRV）、皮肤电反应（SCR）、眼电图（EOG）和肌电图（EMG）等生理特征，结合机器学习算法，实现了情感的分类和识别。
这些方法具有较高的准确度和迅速的响应速度，具有应用前景。
二、研究问题与目标然而，目前还存在一些问题。
例如，生理信号的采集过程常常需要专业设备，增加了识别成本和难度。
同时，不同个体之间存在差异，需要针对性的修正和优化。
本研究旨在开发一种基于生理信号的情感识别方法，解决上述问题。
具体的研究目标如下：1. 探究生理信号与情感状态之间的联系，分析不同生理特征在情感识别中的作用；2. 基于传感器实现生理信号的采集，提高识别效率；3. 建立相应的数据处理与分析模型，实现情感状态的分类和识别；4. 验证所提出的情感识别方法的有效性和可靠性。
三、研究内容和方法研究内容：1. 生理信号与情感状态相关性的分析：收集相应数据，对生理信号和情感状态进行分析，探究生理信号与情感状态之间的联系。
2. 生理信号的采集：设计合适的生理信号采集装置，对目标群体进行数据采集，获取相应的生理信号数据。
3. 生理信号的预处理：人体生理信号的获取受制于外部环境和内部状态的影响，因此需要对数据进行预处理，包括滤波、去噪、数据规范化等步骤。
4. 特征提取和模型构建：对预处理后的生理信号数据进行特征提取，构造相应的情感识别模型。
5. 验证与评估：通过实验验证所提出的情感识别方法的准确性、可靠性和稳定性。
研究方法：1.文献调研：对现有的情感识别方法和生理信号处理技术进行调研，总结已有的研究成果和不足之处，为本研究提供指导。
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2009，45（2） 233
生理信号情感识别的遗传算法研究
牛晓伟，刘光远 NIU Xiao-wei，LIU Guang-yuan
1．重庆三峡学院 应用技术学院，重庆 404000 2．西南大学 电子信息工程学院，重庆 400715 1．School of Applied Science and Technology，Chongqing Three Gorges University，Chongqing 404000，China 2．School of Electronic and Information Engineering，Southwest University，Chongqing 400715，China E-mail：nxw4525@
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SC/μS
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1 引言
情感计算[1（] Affective Computing，AC）是通过各种传感器获 取由人的情感所引起的表情、行为及生理变化特征信号，建立 “情感模型”，从而创建感知、识别和理解人类情感。生理信号情感 识别是通过分析人体潜在的生物电信号来识别情感状态，与肢 体情感识别[2]、面部情感识别[3]这种直观的、以身体和行为方式 的外在表现出来的自愿或不自愿信号的复杂模式为量度来识 别情感的方式相比，更易于识别出内在真实的情感和潜在情绪。
美国 MIT 媒体实验室情感计算研究小组的 Picard 教授及其 合作者们对生理信号情感识别的研究是全方位[4-6]的。目前有关生 理信号情感识别的文献大多采用如下的生理信号：肌电图（EMG）、 血容量搏动（BVP）、皮肤电反应（GSR）、呼吸作用（RSP）、心电图 （ECG）、脑电图（EEG）、皮温（SKT），通常的做法是依据不同生理 信号的特点抽取一定数量的统计特征，然后用 SBS、SFS、Fish－ er、SFFS/Fisher、ANOVA 等特征选择方法进行特征选择，最后选用 KNN、MLPN、LDF、CCA 等分类器进行分类。分类识别率的好坏与 所选择的情感特征组合模式息息相关。其中的情感特征选择过程 本质上是一个组合优化问题，属于 NP[7]难问题。而以上提到的 传统的特征选择方法当特征数量增加时，获取特征的代价增加，分 类器的性能得不到保证，计算复杂性与特征数量成指数增长。
4 遗传算法用于情感特征选择描述 4.1 染色体编码规则
染色体的编码方式采用二进制，若原始特征有 10 个，则个 体的长度 L=10，染色体的每一个基因对应相应次序的特征，即 当染色体中的某一个基因为“1”时，表示该基因对应的特征项 被选用；反之，为“0”时，表示该特征项未被选用。例如，染色体 110010000101100 表示第 1、第 2、第 5、第 10、第 12、第 13 个特 征项被选用。
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1.80 0 200 400
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（a）joy
（b）anger
（c）sadness
（d）pleasure
图 2 从 4 种生理传感器得到的 4 种情感状态下的信号数据波形
3 生理数据分析及情感特征矩阵生成
在基于生理信号的情感识别中，数据的采集是非常重要的 一步，本文采用德国 Augsburg 大学的提供的生理信号数据，数 据是单个被试者在听不同情绪的音乐歌曲时测量的，通过 4 种 不同基调音乐的歌曲诱发被试者处于 4 种不同的情绪状态： （高兴）joy，（愤怒）anger，（悲伤）sadness，（喜悦）pleasure，分别在 每一种情感状态的下采集 2 分钟的 4 种生理信号心电（ECG）、 肌电（EMG）、皮肤电（SC）、呼吸（RSP），其中 ECG 采样频率为 256 Hz，EMG，SC，RSP 的采样频率均为 32 Hz，持续 25 天的数 据采集，共 100 个数据样本，每种情感各有 25 个样本，其中 ECG 的原始数据长度为 30 720，其余三种生理信号的原始数 据长度均为 3 840，图 2 是被试者处于 4 种不同的情感状态下 所测得的 4 种生理信号波形变化对比图：为了能从微观范围内 更直观的观察到不同情感状态下生理信号波形间的差异，数据 长度取 400 点，数据长度取得越低，越容易观察到微观上波形 的差异。
相关描述 生理信号序列幅值的一阶矩 生理信号序列幅值的中值 生理信号序列幅值的标准差 生理信号序列幅值的最小值 生理信号序列幅值的最大值 生理信号序列幅值的取值区间 最大值除以所有离散点信号幅值之和的比率 给定范围内频率谱的均值
所抽取的特征均由表 1 和表 2“Name-Abbreviation”构成， 如：ECG1Diff-median 代表心电信号一阶差分的中值；SC2Diffstd 表示皮电信号二阶差分的标准差；其中：p-，q-，r-，s-，tpeaks（ECG）表示心电信号的 P，Q，R，S，T 波的峰值，为 ECG 信 号特有。
234 2009，45（2）
Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用
ECG/μV
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Abstract：Regarded the emotion recognition as a combinational mode optimization problem，affective feature extraction is acquired from the physiological signal：ECG，EMG，SC，RSP，the genetic algorithm and the nearest neighbor algorithm is used to searching the optimal feature subset which represents exactly the relevant affective states：joy，anger，sadness，pleasure.The experiment shows that the method is feasible and effective. Key words：genetic algorithm；the nearest neighbor algorithm；optimal emotion feature subset
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NIU Xiao-wei，LIU Guang-yuan．Research on genetic algorithm based on emotion recognition with physiological signals. Computer Engineering and Applications，2பைடு நூலகம்09，45（2）：233-236.
摘 要：将情感识别看成一个组合模式优化问题，从生理信号 ECG，EMG，SC，RSP 中抽取情感特征，遗传算法和最近邻算法相结合尝 试找出最能“代表”某一情感状态 joy，anger，sadness，pleasure 的最优情感特征组合模式，仿真实验表明，该方法是可行并且有效的。 关键词：遗传算法；最近邻算法；最优情感特征组合 DOI：10.3778/j.issn.1002-8331.2009.02.067 文章编号：1002－8331（2009）02-0233-04 文献标识码：A 中图分类号：TP391.4
可能特征子集 生理特征
识 别 率
遗传算法特征组合搜索 评价函数
最优特征子集
特 征 子 集
图 1 遗传算法用于情感特征选择的思想
基金项目：重庆市科委资助项目（No.2006BB2028）。 作者简介：牛晓伟（1978－），男，硕士，主研方向：模式识别与情感计算；刘光远（1961－），男，教授，硕士生导师，主研方向：计算智能及情感计算。 收稿日期：2007-12-29 修回日期：2008-03-17
由图 2 可以看出：生理信号的波形变化与情感状态变化密 切相关，伴随着情感状态变化，生理信号也将随之产生相应的 改变，两者之间存在着某种客观的映射关系。因此，从生理信号 中提取特征来进行情感状态的识别是可能的。
德国 Augsburg 大学提供的情感数据库对 4 种生理信号共 可提取 193 个特征，其中 ECG、EMG、SC、RSP 分别各自提取了 84、21、21、67 个原始特征，除了均值、中值、标准差、最小值、最 大值、最大间隔、最大分辨率、谱平均以及一、二阶差分的统计 特征之外，还根据不同生理信号的特殊性和差异性，提取了诸 如 ECG 的 P 波、Q 波、R 波、S 波、T 波的幅度峰值、HRV（心率） 以及 RSP 的呼吸率等具有代表性又能反映情感状态发生变化 对信号影响的特征；从 4 种情感状态的 100 个样本中，按ECG、 EMG、SC 和 RSP 各自提取的原始特征数，构造出 ECG 100*84、 EMG 100*21、SC 100*21、RSP 100*67 四个原始特征矩阵。以 上的特征均是经过归一化处理以后，识别时按用从某一生理信 号中提取特征识别某一种情感状态对 4 种生理信号分别进行， 搜索到的对某种情感状态最有效（适应度最高）的特征的组合 可依据算法实时记录的特征所对应的特征标签号从原始特征 矩阵中获得。所抽取的特征的组成结构由表 1，表 2 所示。