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面向智能服装的多生理信息融合的情绪判别 被引量:9

Multi-physiology information fusion for emotion distinction in smart clothing
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摘要 人体是一个复杂的多功能系统,采集人体的多种生理信号将其作为信息源,并引入呼吸性窦性心律不齐的生理现象来建立基于多生理信息融合的情绪判别模型,通过可穿戴智能服装系统对心电、呼吸、体温三种生理信号进行特征提取和特征分类,采用支持向量机的方法进行多生理信息融合,在此基础上建立面向智能服装的多生理信息融合的情绪判别模型,对情绪的识别率达到72%,具有良好的医疗诊断价值和广泛的应用前景。 Human body is a complex multi-functional system.By collecting a variety of human physiological signals as a source of information,and introducing respiratory sinus arrhythmia,multi-physiology information fusion based emotion distinction model is established.Through the smart clothing system,based on three types of physiological signals such as ECG,respiration and temperature,the method of SVM for multi-physiology information fusion is used.Based on the emotional discriminant model,the emotion recognition rate reaches 72%,which will have a good medical diagnosis value and wide range of application.
出处 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第33期218-221,235,共5页 Computer Engineering and Applications
基金 教育部科技创新工程重大项目培育资金项目(No.706024) 上海市国际科技合作基金项目(No.061307041) 上海市人才发展资金 上海市领军人才后备人选专项资金
关键词 智能服装 情绪判别 呼吸性窦性心律不齐(RSA) 生理信息融合 支持向量机 smart clothing emotional discrimination Respiratory Sinus Arrhythmia( RSA ) physiological information fusion support vector machine
  • 相关文献

参考文献9

二级参考文献40

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共引文献2313

同被引文献135

引证文献9

二级引证文献35

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