[發明專利]利用深層生理情緒網絡的人類感情推定方法及系統

在審

• 申請號: 201811527686.4
• 申請日: 2018-12-13
• 公開（公告）號: CN110464314A
• 公開（公告）日: 2019-11-19
• 發明（設計）人: 趙成浩;金炳亨
• 申請（專利權）人: 韓國科學技術院
• 主分類號: A61B5/0205
• 分類號: A61B5/0205;A61B5/0484;A61B5/16
• 代理公司: 51258 成都超凡明遠知識產權代理有限公司
• 代理人: 魏彥<國際申請>=<國際公布>=<進入國

本發明公開利用用于識別人類感情的深度生理情緒網絡的人類感情推定方法及系統。本發明一實施例的感情推定方法包括：獲取使用人員的生理信號的步驟；當根據時間軸學習輸入所獲取的上述生理信號的網絡時，利用考慮時間裕度的基于時間裕度的分類損失函數來學習的步驟；以及通過利用上述基于時間裕度的分類損失函數的上述網絡的學習來推定上述使用人員的感情的步驟。

技術領域

本發明涉及可推定人類感情的技術，更詳細地，涉及如下的方法及系統，即，根據深層學習網絡和基于時間裕度的損失函數生成生理模型，例如，深層生理情感網絡(DPAN；deep psychological affect network)，利用生成的生理模型識別人類的感情，從而提高與感情識別有關的性能。

背景技術

與識別人類情緒有關的過去的研究利用了利用生物體傳感器的各種技術，小型化的生物體傳感器和尖端移動計算技術可利用所謂稱為“日常技術”的技術持續檢測生物體信號。此傳感器提供為了反映感情變化而使用的腦波檢查(EEG；electroencephalography)、心跳的變動性、脈沖氧檢測法及皮膚電(galvanic)反應數據。

其中，數據用助于更好地理解如壓力的精神健康病理的原因，由于引發感情且關聯生物體信號的特性復雜，難以構建可理解情緒動態的可靠的自動化系統。

感情為多成分(multicomponent)現象，能夠以各種不同的方式表達，可隨著時間的流逝隱藏。由于處理感情的神經機制的復雜性，難以檢測并準確地理解感情。雖然生物體信號受到從各種人工產品(artifacts)的噪聲、傳感器的低新報對噪聲比(SNR)及生理活動的個體間的變動性(inter-subject variability)和個體內變動性(intra-subjectvariability)的影響，生物體信號的變化受到人類感情的影響。

由于感情的多角特性(multifaceted nature)，提出了用于理解感情的較多的理論。在以往的一實施例技術中，當提及心理構成要素的作用時，以“雨傘”概念說明了感情的多面特性，此概念包括生成感情的各種結構要素的各種作用和其關聯性、將這種要素分類為特定感情。

情感偏側化(Emotional Lateralization)為與左半球與右半球之間的感情處理有關的非對稱表達。以往的研究呈現2個明顯地大腦半球的非對稱活性化。與情感偏側化有關的最久的理論主張左側半球與認知過程相關、右側半球與感情處理相關。此理論以根據與臉部表情有關的實驗的各種研究為支撐，在許多應對研究中理解人類的感情的過程中，報告顯示超越右側半球的主導作用的各種腦不對稱模式，尤其，與積極且消極的情緒相關的模式。

原子價(valence)假設左側半球具有積極的感覺的中心、右側板球具有消極的感覺的中心。在上述研究中驗證了上述假設并在額葉區域中示出了非對稱活性化。與上述假設有關的另一應對方案為動機進退(motivational approach-withdrawal)假設，根據此假設，感情在環境中與個人行動及動機賦予方向緊密相關，使用進化論概念分類。幸福、震驚及憤怒由于利用環境刺激引導移動的傾向，分類為接近感情，悲傷、害怕及厭惡由于回避厭惡刺激的環境原因的傾向，與回避行動有關。

積極/消極及接近/回避假設具有較多的類似面，對憤怒的感情分類具有大的差異。在積極/消極模型中，憤怒與悲傷、害怕、厭惡一同視為消極感情，憤怒在接近/回避模型中分類為接近感情。它們分配在與幸福及震驚相同的范疇，這是因為使個人爭吵且為刺激的源泉。不顧這種不一致，這種假設相互彌補，之前的數十年被許多研究支撐。