一种使用皮肤电信号进行文化体验情感识别的方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及一种人类情感识别的方法。
【背景技术】
[0002] 情感识别是实现和谐人机交互的关键技术，其目的是赋予计算机识别用户情感的 能力。来自社会和认知屯、理学的研究表明在相关的外界刺激下，情感能够快速地、轻易地、 自动地甚至无意识地唤起。情感计算最初由美国麻省理工学院的Picard教授在1997年提 出的。情感计算的目标是赋予计算机感知、理解与表达情感的能力，从而与人更加主动、 友好、声情并茂地交流。随后，情感计算迅速引起人工智能与计算机领域专家的兴趣，并 成为近几年一个崭新的、充满希望的研究领域。情感计算的提出与迅速发展，一方面是由 于人机交互和谐性的要求，希望计算机像人一样不但具备听、说、看、读的能力，而且能够 理解与表达喜、怒、哀、乐等情绪；另一方面也是基于强计算主义的屯、理，希望把计算延伸 至人的内屯、世界。情感计算提出后，基于面部表情、语音、姿势和生理信号的情感识别在得 到广泛研究。Tomkins指出面部活动在情感体验中扮演了重要角色。但由于面部活动易受 主观掩饰的影响，所WPicard认为，基于生理信号的情感识别更接近于情感的内在屯、理感 受。Ekman的团队在控制状态下的情感期间（愤怒、恐惧、悲伤、高兴、惊奇和厌恶）记录了 被试的屯、率、左右手指溫、皮肤电阻、前臂曲肌张力，并最先在1983年的Science上发文陈 述了离散情感可区分性的证据。近年来国内外研究者们从皮肤电导（GSR)、屯、率化时、屯、电 巧CG)，肌电（EMG)，呼吸，皮肤溫度，脉搏度V巧等生理信号进行情感状态识别的研究，证明 了生理信号进行特征识别情感的可行性并建立了具有较好识别性能的情感识别系统。皮肤 电反应（GSR)是反映人的交感神经兴奋变化的最有效、最敏感的生理指标，是国际上最早 最广泛应用并得到普遍承认的多导屯、理测试指标。GSR记录了人体的皮肤电导的变化，反映 了人体的交感神经系统的变化过程，通过情感诱发产生的对交感神经的刺激能够导致人体 皮肤电的变化。
[0003] 文化体验是人们在文化元素的影响下产生的一种内在的屯、里活动，例如，看到俸 族的泼水节的场景，人们会产生一种高兴的喜悦的屯、情；在观看南京大屠杀纪念馆时，人们 会产生一种基于抗日情怀的愤怒情感；在参观历史纪念博物馆的时候，人们或许会对某位 将军的惨痛经历感到悲伤；走进一个秘密的山桐，未知、阴森的气氛会让人产生一种恐惧的 情感。将情感识别用于文化体验，识别出人们在文化体验时所产生的内在情感是在情感计 算方面的又一种创新。
【发明内容】
[0004] 本发明的内容是提供.一种使用皮肤电信号进行文化体验情感识别的方法。
[0005] 为了得到上述目的，采用W下技术方案：
[0006].-种使用皮肤电信号进行文化体验情感识别的方法，本发明申请中的"文化体 验"是指用户在观看带有文化背景的图片、视频、音频等文化产品时对于相关产品的主观体 验，其特征在于：
[0007] 所述算法包括如下步骤：
[0008]S1:通过实验得到文化体验的高兴、悲伤、愤怒、恐惧、平静5类情感样本，每类情 绪35个样本，共175个样本；
[0009]S2:对采集的皮肤电信号进行平滑去噪预处理；
[0010]S3 :分别提取175样本的对应18个数值特征；
[0011] 其中18个数值特征如下表所示：
[0012]
[001引S4 :根据各个样本的特征值，构建出用于情感体验识别的K近邻识别模型。
[0014]K近邻识别模型的构建方法为：
[0015]S1:采用皮肤电信号采集装置采集用户皮肤电信号，其中采样率高于50监；
[0016]S2:求得测试样本与175个训练样本的欧氏距离；A样本与B样本之间的欧式距离 计算方法为，每个样本提取18个特征；则A样本的特征值分别是pl，p2,p3…pl8 ;
[0017]B样本的特征值分别是ql，q2,q3…ql8;那么，A样本与B样本之间的欧式距离d 为
[0018]S3:在得到的175个欧式距离中，选取最小的5个欧式距离；
[001引S4 :统计运5个欧式距离对应的训练样本的情绪类型；
[0020] S4 :分别计算被测样本对于各类情感的归属概率；
[0021] 其计算公式为：
[0022]
痒中01为当前情感对于第i种情感的归属概率；iG(1，2, 3, 4,引分别 对应高兴、悲伤、愤怒、恐惧、平静五种情感类型；k为与测试样本最近的5个训练样本中属 于第i种类型的样本数量；S为对应的欧式距离数值。
[0023] 例如，在与被测样本最近的5个最短欧式距离对应的训练样本中，有=个是文化 体验的高兴样本，一个文化体验的悲伤样本，一个文化体验的平静样本，与=个高兴训练样 本的欧式距离分别是2、5、10,与一个悲伤的训练样本的欧氏距离是3,与一个平静样本的 欧式距离是20,则属于高兴情绪的加权值是1/化1/5+1/10 = 0. 8,属悲伤情绪的加权值是 1/3 = 0. 33,属于平静情绪的加权值是1/20 = 0. 5。由于0. 8〉0. 5〉0. 33,所W此测试样本 属于高兴情绪样本。
[0024] 本发明的主要优点包括：
[00巧]1、在生理信号的各种参数特征中，明确了 18个与情感变化有对应关系的生理特 征参数，从而在每次进行情感识别时只需要计算少量的参数特征，极大的降低了参数计算 的复杂程度，提高计算效率。相关参数在过去的研究中均没有被明确的提出。
[0026] 2、建立情感识别模型的方法可W针对不同的用户群体和不同的情感诱发刺激材 料进行重新构建，且构建方法简单，数据采集量相对较小。运使得该方法能够快速的移植到 不同场景和目的的情感识别过程中。
[0027] 3、使用建立的情感识别模型进行情感识别的准确性高，识别速度快，能够满足实 时识别的计算复杂度要求，从而为用户体验的实时情感识别提供了有效的方法。
[0028] 说明书附图
[0029] 图1为去噪前的皮肤电信号示意图；
[0030] 图2为去噪后的皮肤电信号示意图；
[0031] 图3为K近邻方法样例图。
【具体实施方式】
[0032] 下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步的阐述。
[0033] 通过不同的数值处理方法，可W对皮肤电信号提取出几百个不同维度、不同含义 的数值特征，而其中只有少数的特征与情感体验有潜在的关联性。至今没有任何权威研究 结论说明哪些信号特征与情感生理识别有直接的关联。本研究通过检测试验，确认使用如 下的18个皮肤电信号组合，能够很好的反映情感的变化情况。运个皮肤电信号组合为：
[0034] 表1 :用于情感生理信号识别的生理特征列表
[0035]
[0036] 1.情感识别模型训练数据的情感诱发和皮肤电信号