[發明專利]一種基于智能可穿戴設備的情緒分析方法

有效

• 申請號: 202011465698.6
• 申請日: 2020-12-14
• 公開（公告）號: CN112515675B
• 公開（公告）日: 2022-05-27
• 發明（設計）人: 葛暢;薛艷敏;余隋懷;徐詩怡
• 申請（專利權）人: 西安理工大學
• 主分類號: A61B5/16
• 分類號: A61B5/16;A61B5/11;A61B5/00;G16H50/30;G16H50/50
• 代理公司: 西安弘理專利事務所 61214
• 代理人: 戴媛

1.一種基于智能可穿戴設備的情緒分析方法，其特征在于，具體按照以下步驟實施：

步驟1，選定運動感知類信號數據類別、原始情緒標簽類別、日常活動標簽類別，用戶佩戴智能可穿戴設備1～2個月，同時采用智能可穿戴設備隱式收集運動感知類信號數據，用戶在智能可穿戴設備上定期輸入情緒數據和日常活動數據；

步驟2，采用智能可穿戴設備對運動感知類信號數據、情緒數據和日常活動數據的對應關系進行預設法運算，確定用戶情緒狀態與日常活動、人體姿態動作的關聯關系，建立用戶情緒預測模型；

步驟3，通過用戶情緒預測模型對用戶實際情緒進行分析后，輸出用戶情緒信息；

步驟2中，所述運動感知類信號數據類別包括三軸加速度、速度、角速度、磁場數據和時間；所述原始情緒標簽類別包括緊張—疲憊、興奮—無聊、高興—低落和壓力—放松；所述日常活動標簽類別包括交流、餐飲、學習、工作、居家、個人護理、接受服務、購物、社交和運動；

所述人體姿態動作包括走路、慢跑、坐著、站立、上樓和下樓動作；

步驟2中預設法運算過程具體為：

步驟2.1，提取運動感知類信號數據，并融合情緒數據和日常活動數據，進行聚類分析獲得人體姿態動作；

步驟2.2，采用分類器對人體姿態動作分別進行情緒識別與日常活動識別，建立用戶情緒預測模型;

步驟3具體為：

步驟3.1，通過用戶情緒預測模型根據運動感知類信號數據判斷用戶的動作是否在第一預設動作范圍內，若是，提醒用戶記錄情緒標簽，若否，則無提示；

步驟3.2，根據用戶情緒的喚起程度與正負性獲得情緒角度，推測用戶情緒強度與愉悅程度，獲得情感角度值；

步驟3.3，智能可穿戴設備輸出情感角度值之后，邀請用戶對情感角度值的準確性做出判斷，若準確，繼續預測，若不準確，邀請用戶給出實際的情緒狀態，并將其數據代入用戶情緒預測模型進行修正；

步驟3.4，重復步驟3.1～3.3，直至輸出用戶情緒信息；

步驟2中預設法運算過程以日常活動開始的時間至用戶記錄情緒時間為時間窗口，預測用戶情緒狀態；

步驟3.1中，第一預設動作為日常活動內的動作序列和姿態動作內的動作序列。