[發明專利]一種基于可穿戴手環的情緒識別系統及方法

有效

• 申請號: 201811518440.0
• 申請日: 2018-12-12
• 公開（公告）號: CN109620262B
• 公開（公告）日: 2020-12-22
• 發明（設計）人: 舒琳;余洋;徐向民
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: A61B5/16
• 分類號: A61B5/16;A61B5/024;A61B5/04;A61B5/0402
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 林梅繁

1.一種基于可穿戴手環的情緒識別系統，其特征在于，包括生理信號采集模塊、生理信號預處理模塊、生理信號特征提取模塊、情緒分類模塊、綜合評價模塊；

生理信號采集模塊通過部署在可穿戴手環端的心電傳感器、心率傳感器、皮電傳感器來分別采集佩戴者的心電、心率、皮電三種生理數據；生理信號預處理模塊對三種生理數據進行數據切分，去噪之后傳輸至生理信號特征提取模塊；生理信號特征提取模塊對三種生理數據分別進行特征提取，所提取的特征包括線性特征、非線性特征、時域特性、頻域特征；

情緒分類模塊針對三種生理數據進行情緒識別，基于每一種生理數據輸出一個情緒狀態；綜合評價模塊采用基于權重的投票決策規則，對三種生理數據輸出的情緒狀態進行投票決策，綜合確定可穿戴手環佩戴者當前的情緒狀態標簽，得到識別結果；

所述情緒識別系統還包括用戶反饋模塊，用戶反饋模塊根據識別結果和可穿戴手環佩戴者當前時刻真實情緒感受的差異，向情緒分類模塊反饋當前情緒狀態描述；情緒分類模塊根據所反饋的當前情緒狀態描述和識別結果之間的差異，動態調整情緒分類模塊和綜合評價模塊的參數，形成與每一位可穿戴手環佩戴者更加匹配的個性化情緒識別算法；

情緒分類模塊先針對每一種生理信號進行單獨的情緒識別，然后基于情緒變化對生理信號的影響程度，確定投票權重，并根據佩戴者對于識別結果的反饋，動態調整情緒分類模塊中分類器參數和綜合評價模塊中綜合評價算法投票器的權重，得到佩戴者最終的情緒狀態標簽；使用“正向”、“負向”、“中性”表征佩戴者的情緒狀態。

2.根據權利要求1所述的情緒識別系統，其特征在于，所述生理信號采集模塊包括心率信號監測模塊、心電信號監測模塊和皮電信號監測模塊；其中：

心電信號監測模塊采用雙電極結構：一端電極集成在手環腕帶用于固定的鉚釘處，通過埋藏在腕帶中的心電電極連接線和手環本體金屬觸點相連接，另一端電極集成在手環本體觸摸點下方；

心率信號監測模塊是基于PPG原理的光傳感部件，放置在手環本體的背部；

皮電信號監測模塊是集成在手環腕帶之中的柔性傳感器，位于手環腕帶兩側中間部位。

3.根據權利要求1所述的情緒識別系統，其特征在于，所述生理信號預處理模塊采用提高電路的共模抑制比設置模擬濾波器對信號去噪，采用小波變換、中值濾波方法處理信號。

4.根據權利要求1所述的情緒識別系統，其特征在于，所述生理信號特征提取模塊，對心率數據和皮電數據的特征提取基于統計特征，從數據的變化范圍、最大值、最小值、變化率、一階差分、二階差分變化情況進行統計；對心電數據的特征提取，從心電數據的時域、頻域、線性、非線性四個層面進行分析，通過分析心電數據的變化情況來分析情緒變化對三種生理信號變化的影響；

心率數據的特征參數包括：心率變化一階差分平均值、二階差分平均值，心率變化歸一化一階差分絕對值平均值，持續不變時間的最大值、最小值、平均值，持續上升變化的斜率，持續下降變化的斜率，相鄰兩個差值平方和的平均值；

心電數據的特征參量包括全部竇性心博RR間期的標準差SDNN、相鄰NN之差50ms的個數NN50、相鄰NN之差50ms的個數占總竇性心搏個數的百分比PNN50、相鄰RR間期差值的標準差SDSD、RR間隙的平均值RR_MEAN、小波變換統計特征，以及超低頻VLF、低頻LF、高頻HF的頻譜能量；

皮電數據的特征參數包括最大值、最小值、均值、方差、變化率，一階差分平均值、二階差分平均值、歸一化一階差分平均值、歸一化二階差分平均值、變化范圍、序列差值的平方和。

5.根據權利要求4所述的情緒識別系統，其特征在于，心率變化一階差分平均值的計算公式如下：

其中，X_n表示時間t_n時對應的心率值，N表示這一段心率值的長度；

心率變化二階差分平均值的計算如公式如下：

心率變化歸一化一階差分平均值的計算過程如下：

心率變化歸一化二階差分平均值的計算過程如下：