[發明專利]一種使用腦電信號的人類情感優勢度分類識別方法

在審

• 申請號: 201710663048.4
• 申請日: 2017-08-04
• 公開（公告）號: CN107479702A
• 公開（公告）日: 2017-12-15
• 發明（設計）人: 賴祥偉;劉光遠;路晨
• 申請（專利權）人: 西南大學
• 主分類號: G06F3/01
• 分類號: G06F3/01;G06K9/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明是一種人類情感優勢度識別的方法。主要涉及計算機科學和心理學的相關技術領域。

背景技術

PAD情感模型是心理學界重要的情感狀態空間模型（如附圖1所示）。該模型認為情感具有愉悅度、激活度和優勢度3個維度，其中P代表愉悅度（Pleasure-displeasure），表示個體情感狀態的正負特性；A代表激活度(Arousal-nonarousal），表示個體的神經生理激活水平；D代表優勢度(Dominance-submissiveness），表示個體對情景和他人的控制狀態。同時也可以通過這3個維度的值來代表具體的情感，如憤怒的坐標為（-0.51,0.59,0.25）。

研究表明，利用P、A、D三個維度可有效地解釋人類的情感。在本方法中，我們將情感優勢度定義在[-1,1]數學空間，在其中規定[0.4，1]為高優勢度水平，（-0.4，0.4）為中等優勢度水平，[-1，-0.4]為低優勢度水平，本方法的用途在于使用人體腦電信號作為依據，判定個體在特定時刻的情感優勢度水平，從而為人類情感狀態和水平的識別提供參考依據。

情感識別是實現和諧人機交互的關鍵技術。來自社會和認知心理學的研究表明在相關的外界刺激下,情感能夠快速地、輕易地、自動地甚至無意識地喚起。情感計算最初由美國麻省理工學院的Picard教授在1997年提出的。情感計算的目標是賦予計算機感知、理解與表達情感的能力, 從而與人更加主動、友好、聲情并茂地交流。隨后, 情感計算迅速引起人工智能與計算機領域專家的興趣, 并成為近幾年一個嶄新的、充滿希望的研究領域。情感計算的提出與迅速發展, 一方面是由于人機交互和諧性的要求, 希望計算機像人一樣不但具備聽、說、看、讀的能力, 而且能夠理解與表達喜、怒、哀、樂等情緒;另一方面也是基于強計算主義的心理, 希望把計算延伸至人的內心世界。情感計算提出后，基于面部表情、語音、姿勢和生理信號的情感識別在得到廣泛研究。

腦電信號（Electroencephalogram, EEG）是一種使用電生理指標記錄大腦活動的方法，它是大腦在活動時大量神經元同步發生的突觸后電位經總和后形成的。它記錄大腦活動時的電波變化，是腦神經細胞的電生理活動在大腦皮層或頭皮表面的總體反映。腦電信號同時也是國際上最廣泛應用并得到普遍承認的多導心理測試指標。通過對于腦電信號的分析，可以對人類大腦的活動（包括情感活動）進行有效的追蹤和測量。

在已有的方法中，研究者已經通過對于腦電信號的分析，揭示了人類認知活動的大量普遍規律。利用腦電信號進行情感優勢度分類識別將有效的推動認知心理學和智能人機交互研究的發展。

發明內容

本發明的內容是提供一種使用腦電信號的人類情感優勢度分類識別方法。

為了得到上述目的，采用以下技術方案。

1，采集人體腦電數據建立情感優勢度分類識別模型，該方法主要包括如下步驟。

S1：利用腦電采集設備采集不同個體在不同情感優勢度狀態下的32道腦電信號，腦電采集點的選擇如附圖2所示，其中灰色的點為本方法所使用的腦電采集通道點。

S2：對采集得到的腦電信號進行去噪處理，去除由于信號干擾帶來的噪音數據。

S3：計算提取腦電信號的數值特征，計算時間窗口長度為2秒，主要特征包括：

表1 腦電信號特征數據類型。

S4：對所有特征值進行標準化處理，以便能夠提高模型訓練的準確性，避免過擬合。

S5：由3名專業人員根據被試的表情和語音信息對被試的情感優勢度水平進行評價，將評價結果分為高、中、低3類優勢度水平。

S6：使用S4中獲得的標準化特征數據作為訓練數據和S5中獲得的優勢度評價數據作為標簽數據，訓練人工神經網絡分類模型，從而獲得基于腦電信號的情感優勢度分類識別模型。并將該模型進行參數化保存。

，在獲得情感優勢度識別模型后，在需要進行情感優勢度預測/檢測時，按照以下步驟進行情感優勢度檢測。

S1：實時采集被測試人員如附圖2所示的32道腦電信號。

S2：對腦電信號進行去噪處理。

S3：提取如表1所示的腦電信號特征數據。

S4：對特征值進行數據標準化處理。

S4：將標準化處理后的特征值輸入之前訓練得到的腦電情感優勢度分類識別模型，由該模型計算出被試個體在當前狀態下的情感優勢度水平。

本發明的主要特點包括。