PSYCH OpenIR  > 中国科学院行为科学重点实验室
基于生理大数据的情绪识别研究进展
其他题名Advances in Emotion Recognition Based on Physiological Big Data
赵国朕1; 宋金晶1; 葛燕1; 刘永进姚林文涛2; 姚林3; 文涛3
2016
发表期刊计算机研究与发展
ISSN1000-1239
卷号53期号:1页码:80-92
摘要

随着计算技术和人机交互技术的不断发展,情感计算(affective computing,AC)逐渐成为情绪研究的新兴领域,而情绪识别(emotion recognition)又是情感计算中不可或缺的一环.基于生理信号的情绪识别方法比其他指标如面部表情、语音语调、身体姿势等更难以伪装,也能提供更丰富的信息.目前基于生理信号的情绪识别研究很多,但受到各种因素的影响,如刺激选取、诱发情绪的类别、采集设备、特征提取方法、不同的降维和分类算法等,各个研究的识别准确率差异性很大,很难进行比较.针对使用DEAP数据库(用音乐视频诱发情绪并采集脑电及外周生理信号的公开数据库)进行情绪识别的16篇文章做了梳理;对特征提取、数据标准化、降维、情绪分类、交叉检验等方法做了详细的解释和比较;最后分析了现阶段情绪识别在游戏开发、多媒体制作、交互体验、社交网络中的初步探索和应用,以及情绪识别和情感计算目前存在的问题及未来发展的方向. 

其他摘要

Affective computing (AC) is a new field of emotion research along with the development of computing technology and human-machine interaction technology. Emotion recognition is a crucial part of the AC research framework. Emotion recognition based on physiological signals provides richer information without deception than other techniques such as facial expression, tone of voice, and gestures. Many studies of emotion recognition have been conducted, but the classification accuracy is diverse due to variability in stimuli, emotion categories, devices, feature extraction and machine learning algorithms. This paper reviews all works that cited DEAP dataset (a public available dataset which uses music video to induce emotion and record EEG and peripheral physiological signals) and introduces detailed methods and algorithms on feature extraction, normalization, dimension reduction, emotion classification, and cross validation. Eventually, this work presents the application of AC on game development, multimedia production, interactive experience, and social network as well as the current limitations and the direction of future investigation.

关键词情绪识别 脑电习 外周生理信号 特征提取 机器学习
收录类别EI
语种中文
项目资助者国家自然科学基金项目(31300852,61322206)
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.psych.ac.cn/handle/311026/25236
专题中国科学院行为科学重点实验室
作者单位1.中国科学院心理研究所行为科学院重点实验室
2.清华信息科学与技术国家实验室(筹)
3.中国移动研究院
推荐引用方式
GB/T 7714
赵国朕,宋金晶,葛燕,等. 基于生理大数据的情绪识别研究进展[J]. 计算机研究与发展,2016,53(1):80-92.
APA 赵国朕,宋金晶,葛燕,刘永进姚林文涛,姚林,&文涛.(2016).基于生理大数据的情绪识别研究进展.计算机研究与发展,53(1),80-92.
MLA 赵国朕,et al."基于生理大数据的情绪识别研究进展".计算机研究与发展 53.1(2016):80-92.
条目包含的文件
文件名称/大小 文献类型 版本类型 开放类型 使用许可
基于生理大数据的情绪识别研究进展_赵国朕(564KB)期刊论文出版稿开放获取CC BY-NC-SA请求全文
个性服务
推荐该条目
保存到收藏夹
查看访问统计
导出为Endnote文件
谷歌学术
谷歌学术中相似的文章
[赵国朕]的文章
[宋金晶]的文章
[葛燕]的文章
百度学术
百度学术中相似的文章
[赵国朕]的文章
[宋金晶]的文章
[葛燕]的文章
必应学术
必应学术中相似的文章
[赵国朕]的文章
[宋金晶]的文章
[葛燕]的文章
相关权益政策
暂无数据
收藏/分享
所有评论 (0)
暂无评论
 

除非特别说明,本系统中所有内容都受版权保护,并保留所有权利。