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基于生理大数据的情绪识别研究进展 被引量：45
1
作者 赵国朕 宋金晶 +3 位作者 葛燕 刘永进 姚林 文涛 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2016年第1期80-92,共13页
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... 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. 展开更多
关键词 情绪识别 脑电 外周生理信号 特征提取 机器学习
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隐藏情绪分析与识别方法 被引量：12
2
作者 王甦菁 邹博超 +4 位作者 刘瑞 李振 赵国朕 刘烨 傅小兰 《心理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第9期1426-1436,共11页
隐藏情绪识别对公共安全防范与预警具有重要的意义。微表情是揭示隐藏情绪的一条重要通道。但目前隐藏情绪研究较少且微表情因其细微幅度与快速出现等特性难以识别,其研究尚未在实际中广泛应用。因为,隐藏情绪的认知与表达机理亟需系统... 隐藏情绪识别对公共安全防范与预警具有重要的意义。微表情是揭示隐藏情绪的一条重要通道。但目前隐藏情绪研究较少且微表情因其细微幅度与快速出现等特性难以识别,其研究尚未在实际中广泛应用。因为,隐藏情绪的认知与表达机理亟需系统的研究,采集实际场景中的微表情数据,并以脑电信号辅助微表情的精确标注是提高微表情标注效率的有效途径。深入研究微表情识别方法,并辅以人脸颜色、注视估计和非接触生理信号等多通道数据,以检测与识别隐藏情绪。社会公共安全是隐藏情绪分析和识别的典型场景。面向精神疾病患者两害行为(即危害自身或他人的危险行为)风险评估和服刑人员会见场景隐藏情绪检测,可以有效地对相应系统和方法进行验证和修正。 展开更多
关键词 模式识别 微表情检测和识别 隐藏情绪 深度学习 颜色空间
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基于高空VR场景的应激反应诱发范式有效性验证
3
作者 汪杼彬 张玉麟 +1 位作者 董凯喜 赵国朕 《航天医学与医学工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期28-34,共7页
目的创建一个实验室环境内可重复易操作的应激诱发范式,激发个体接近自然条件下的应激状态。方法通过虚拟现实技术和仿真道具构建出高空场景,设计了"体验高空"、"高空救猫"及"躲避飞鸟"3个任务来诱发志... 目的创建一个实验室环境内可重复易操作的应激诱发范式,激发个体接近自然条件下的应激状态。方法通过虚拟现实技术和仿真道具构建出高空场景,设计了"体验高空"、"高空救猫"及"躲避飞鸟"3个任务来诱发志愿者产生应激反应,记录了44名男性大学生志愿者在5个时间点(任务前2次、任务完成即刻1次、任务后休息2次)主观报告的紧张压力程度和唾液皮质醇水平。结果志愿者在高空场景的3个任务诱发下,主观报告的应激水平在5个时间点上有显著的差异(P<0.001),且在时间点3(任务完成后)达到峰值;皮质醇水平在5个时间点上有显著的差异(P<0.001),且在时间点4(任务完成后15min)达到峰值。结论一方面,主观报告中个体的消极情绪在应激后显著增加,压力水平在正式任务开始前的准备阶段和练习阶段逐步升高并在任务完成后达到峰值。另一方面,应激后的唾液皮质醇水平显著提高,达到了与基于VR场景的TSST范式相似的水平。因此,初步验证了该范式在诱发应激反应上的有效性。 展开更多
关键词 应激反应 虚拟现实 高空场景 唾液皮质醇
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双人合作go/no-go任务在评估人际关系质量的研究
4
作者 余凯 李成 +1 位作者 张玉麟 赵国朕 《航天医学与医学工程》 CSCD 北大核心 2021年第5期367-374,共8页
目的采用双人合作go/no-go任务范式,探究其在人际关系质量评估中的作用,揭示该任务用于评估群体人际关系质量的潜在价值。方法招募志愿者朋友组76对,陌生人组23对,测量情绪表达及人际关系质量问卷指标,随后成对完成双人合作go/no-go任务... 目的采用双人合作go/no-go任务范式,探究其在人际关系质量评估中的作用,揭示该任务用于评估群体人际关系质量的潜在价值。方法招募志愿者朋友组76对,陌生人组23对,测量情绪表达及人际关系质量问卷指标,随后成对完成双人合作go/no-go任务,记录相应的同步率和反应时指标。结果朋友组的go试次反应时差显著低于陌生人组(P<0.01);go试次反应时差和积极情绪表达与人际关系质量存在显著的相关关系(P<0.01);go试次同步率、go同步试次反应时差和积极情绪表达强度与人际关系质量存在显著的相关关系(P<0.05);进一步通过线性回归分析发现go试次同步率、go试次反应时差和积极情绪表达可以共同预测人际关系质量(P<0.001)。结论双人合作go/no-go任务能够有效评估人际关系质量,且构建的线性回归模型可反映人际关系的紧密程度。 展开更多
关键词 双人合作go/no-go任务 人际关系质量 群体 情绪表达
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图形配对任务对友谊关系质量的评估作用研究
5
作者 闫海江 李成 +1 位作者 张玉麟 赵国朕 《航天医学与医学工程》 CSCD 北大核心 2021年第4期296-303,共8页
目的基于梯度设计的双人图形配对任务,探究其在友谊关系质量评估中的作用。方法招募陌生组志愿者24对(48人),朋友组40对(80人),利用改编自以往研究的双人图形配对任务,记录其任务表现相关指标(任务完成时间、步数及错误率),并且在朋友... 目的基于梯度设计的双人图形配对任务,探究其在友谊关系质量评估中的作用。方法招募陌生组志愿者24对(48人),朋友组40对(80人),利用改编自以往研究的双人图形配对任务,记录其任务表现相关指标(任务完成时间、步数及错误率),并且在朋友组中测量个体水平的情绪表达特质和双人的友谊关系质量。结果在组间对比中,两组受试者在任务操作的时间维度上存在显著差异(P<0.05);在朋友组内,任务操作的次数与友谊关系的积极维度间存在显著的相关关系(P<0.05);任务操作次数随任务难度的变化与友谊关系的冲突得分之间存在显著的相关关系(P<0.05)。结论双人图形配对任务初始阶段的步数指标可以有效预测友谊关系质量的积极维度,而步数随任务难度增加的相对变化可以有效反映友谊质量的冲突维度。 展开更多
关键词 友谊关系 图形配对 群体评估 友伴冲突
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驾驶人对潜在危险性事件的心理预期识别研究 被引量：5
6
作者 郭孜政 潘雨帆 +3 位作者 周宏宇 赵国朕 陈崇双 张骏 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期119-128,共10页
为准确识别驾驶人对潜在危险事件的心理预期,提出一种通过脑电信号对驾驶人心理预期进行识别的方法。参照心理学预期行为研究常用的标准S1-S2范式,改进设计了路侧停靠公交车造成视觉遮挡的人车碰撞事故模拟驾驶试验。模拟任务中以路侧... 为准确识别驾驶人对潜在危险事件的心理预期,提出一种通过脑电信号对驾驶人心理预期进行识别的方法。参照心理学预期行为研究常用的标准S1-S2范式,改进设计了路侧停靠公交车造成视觉遮挡的人车碰撞事故模拟驾驶试验。模拟任务中以路侧停靠的公交车为线索刺激,公交车头的行人为目标刺激,诱发驾驶人的心理预期。为有效识别驾驶人心理预期,首先采用释放油门的避险行为对每个试次标定是否产生心理预期,然后通过快速傅里叶变换提取相关的脑电特征数据,并通过差异性分析及主成分分析算法对脑电特征指标进行筛选和压缩,最后基于支持向量机建立驾驶人心理预期识别模型。研究获取36名驾驶人数据,共计1440个样本。结果表明:当驾驶人产生心理预期活动时,枕区和额区的α波能量值显著降低,而β波能量值则显著增加;差异性分析显示共有31项脑电指标对驾驶人心理预期敏感,所有脑电特征指标通过PCA算法进行降维,抽取出5个主成分作为识别模型输入;选择径向基核函数构建SVM识别模型,通过粒子群寻优算法对模型进行优化,模型对驾驶人心理预期水平的平均识别正确率为82.02%,平均AUC面积为0.82,结果表明模型具有良好的识别能力和稳定性,可为驾驶辅助系统的研发提供技术理论支撑。 展开更多
关键词 交通工程 风险感知 支持向量机 脑电 模拟驾驶试验 驾驶人
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面向情绪识别的脑电特征研究综述 被引量：39
7
作者 张冠华 余旻婧 +4 位作者 陈果 韩义恒 张丹 赵国朕 刘永进 《中国科学：信息科学》 CSCD 北大核心 2019年第9期1097-1118,共22页
情绪是人对外界事物产生的心理和生理反应.准确地识别情绪在人机交互研究中占据着重要位置,其成果可应用在医学、教育、心理、军事等方向.由于脑电信号具有客观,不易伪装等特点,其在情绪识别领域的应用广受关注.从脑电信号中提取与情绪... 情绪是人对外界事物产生的心理和生理反应.准确地识别情绪在人机交互研究中占据着重要位置,其成果可应用在医学、教育、心理、军事等方向.由于脑电信号具有客观,不易伪装等特点,其在情绪识别领域的应用广受关注.从脑电信号中提取与情绪关联大、区分能力强的特征,有助于后续的分类器更有效地识别不同情绪状态.本文调研了目前常用于情绪识别研究领域的脑电信号特征,从时域、频域、时频域和空间域4个方面介绍其定义、计算方法,以及与情绪的联系,在SEED, DREAMER和CAS-THU 3个公开的脑电–情绪数据集上,使用SLDA算法评估和比较了各类脑电特征区分不同效价的能力.本文也对目前存在的问题和未来的研究方向进行了讨论和展望,可以为研究人员系统性地了解面向情绪识别的脑电特征研究现状以及开展后续研究提供思路. 展开更多
关键词 情绪识别 脑电信号 特征提取 特征选择 情绪效价
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