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[發(fā)明專利]基于多生理參數(shù)的緊張情緒強度識別系統(tǒng)及信息處理方法在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201710218032.2 申請日: 2017-04-05
公開(公告)號: CN107007291A 公開(公告)日: 2017-08-04
發(fā)明(設(shè)計)人: 周鵬;魏晉文;孫暢;劉爽;崔歡歡;孫士松;王學(xué)民;許敏鵬;綦宏志;明東 申請(專利權(quán))人: 天津大學(xué)
主分類號: A61B5/16 分類號: A61B5/16;A61B5/0476;A61B5/0484;A61B5/0402;A61B5/04;A61B5/08;A61B5/18
代理公司: 北京國昊天誠知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司11315 代理人: 劉昕
地址: 300072*** 國省代碼: 天津;12
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摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 基于 生理 參數(shù) 緊張 情緒 強度 識別 系統(tǒng) 信息處理 方法
【說明書】:

技術(shù)領(lǐng)域

發(fā)明屬于情緒識別領(lǐng)域,尤其涉及于應(yīng)用在特殊工作人群的基于多生理參數(shù)的緊張情緒強度識別系統(tǒng)及信息處理方法。

背景技術(shù)

情緒識別是心理學(xué)和工程學(xué)等領(lǐng)域的研究熱點,在人機交互、遠(yuǎn)程教育等方面具有廣闊的應(yīng)用前景,例如對某些特殊工作人群進行情緒檢測與識別,有利于及時避免特殊工作人群的精神狀態(tài)惡化;在人機交互過程中,對用戶情緒狀態(tài)的識別可有效地提升用戶體驗;在遠(yuǎn)程教育領(lǐng)域,實時的情緒識別有助于用戶學(xué)習(xí)效果的提高等。目前,情緒識別的方法主要有兩種:基于非生理信號(包括面部表情、語音或身體姿態(tài)等)的識別和基于生理信號(包括心電、腦電、呼吸和皮電等)的識別。

雖然情緒識別作為多個領(lǐng)域的研究熱點取得了許多成果,但是目前情緒識別的研究主要集中在對情緒類型的識別,例如對高興、恐懼、悲傷等進行識別,很少有對單一情緒類型,特別是對緊張情緒的不同強度進行識別。

在現(xiàn)實生活中,緊張情緒扮演著重要的角色,幾乎每個人都有考試、面試、演講過程中出現(xiàn)緊張情緒的經(jīng)歷,生活經(jīng)驗告訴我們,適度的緊張情緒可以集中注意力,提高任務(wù)的完成績效,過度的緊張不僅會帶來心跳急劇加速,手心冒汗等生理上的不良反應(yīng),更會影響任務(wù)的完成和目標(biāo)的實現(xiàn)。在航天領(lǐng)域,航天員在執(zhí)行在軌任務(wù)時,由于心理壓力過大經(jīng)常會出現(xiàn)不同強度的緊張情緒,一旦自我調(diào)節(jié)不當(dāng),極易出現(xiàn)任務(wù)完成失敗的結(jié)果,給人力物力成本巨大的航天事業(yè)帶來巨大損失。所以,針對不同強度緊張情緒的識別至關(guān)重要,極具應(yīng)用價值。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明對緊張情緒的強度進行識別,為民生和航天等領(lǐng)域在緊張情緒強度識別方面提供技術(shù)支持,本發(fā)明提供一種基于多生理參數(shù)的緊張情緒強度識別系統(tǒng)及信息處理方法,該方法識別率高,可有效提高航天員等特殊工作者的任務(wù)績效。

為了實現(xiàn)上述目的,本發(fā)明采用如下方案:

基于多生理參數(shù)的緊張情緒強度識別系統(tǒng),其特征在于,包括基本情緒誘發(fā)裝置、用戶多生理信號采集裝置和信號處理裝置,所述基本情緒誘發(fā)裝置、所述用戶多生理信號采集裝置和所述信號處理裝置依次連接;

所述基本情緒誘發(fā)裝置上設(shè)置有誘發(fā)視頻材料,所述用戶多生理信號采集裝置采集腦電、心電、皮電和呼吸信號,所述信號處理裝置,包括預(yù)處理模塊、特征提取模塊和模式識別模塊,所述預(yù)處理模塊、所述特征提取模塊和所述模式識別模塊依次連接。

基于多生理參數(shù)的緊張情緒強度信息處理方法,其特征在于,包括離線訓(xùn)練和在線監(jiān)測;

其中,所述離線訓(xùn)練包括以下步驟:

步驟一:誘發(fā)用戶的緊張情緒,誘發(fā)方式采用視頻材料;

步驟二:采集用戶多生理信號;

步驟三:信號處理,包括預(yù)處理、特征提取和模式識別;

所述在線監(jiān)測包括以下步驟:

步驟1:在線實時采集用戶多生理信號,多生理信號與離線訓(xùn)練部分相同;

步驟2:信號處理,包括預(yù)處理、特征提取和模式識別;預(yù)處理和特征提取的方法與離線訓(xùn)練部分相同,模式識別運用離線訓(xùn)練部分訓(xùn)練好的分類器;

步驟3:預(yù)警,對識別后的緊張情緒強度進行判斷,如果緊張強度超過設(shè)定的閾值則進行干預(yù),如果沒有則返回步驟1;

步驟4:存儲數(shù)據(jù),記錄用戶的緊張情緒強度變化情況,為進一步的分析提供參考。

進一步地,所述步驟二中多生理信號包括腦電、腦血氧、心電、皮電和呼吸信號。

進一步地,所述步驟三中所述預(yù)處理包括:

(a)對腦電信號利用自適應(yīng)濾波器抑制工頻干擾,運用獨立分量分析(ICA)濾除眼電、肌電的干擾,利用信號處理工具包截取有效數(shù)據(jù);

(b)對心電、呼吸和皮電信號進行放大后,利用帶通濾波器去除工頻干擾,利用信號處理工具包截取有效數(shù)據(jù)。

進一步地,步驟C中所述特征提取包括:

(c)對于腦電信號,分析頻域信息,利用功率譜估計Welch算法或者AR模型法計算腦電功率譜;

(d)對于心電信號,利用變換分析方法或者QR S波檢測方法得到心率變異性信號(HRV),提取HRV信號的時域特征和頻域特征;

(e)對于皮電信號,提取均值、標(biāo)準(zhǔn)差、一階差分、一階差分絕對值的平均值、二階差分和二階差分絕對值的平均值;

(f)對于呼吸信號,提取多個時域特征以及多個頻域特征。

進一步地,步驟三中所述模式識別具體包括:

(g)對多生理信號提取的特征優(yōu)化選擇后融合,特征優(yōu)化采用基于支持向量機(SVM)的遞歸特征篩選算法;

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