[發(fā)明專利]一種基于智能可穿戴設(shè)備的情緒分析方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011465698.6
• 申請日: 2020-12-14
• 公開（公告）號: CN112515675B
• 公開（公告）日: 2022-05-27
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 葛暢;薛艷敏;余隋懷;徐詩怡
• 申請（專利權(quán)）人: 西安理工大學(xué)
• 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(wù)所 61214
• 代理人: 戴媛

本發(fā)明公開了一種基于智能可穿戴設(shè)備的情緒分析方法，具體為：首先選定運動感知類信號數(shù)據(jù)、原始情緒標簽、日常活動標簽，用戶在智能可穿戴設(shè)備輸入1～2個月內(nèi)的情緒數(shù)據(jù)和日常活動數(shù)據(jù)；采用智能可穿戴設(shè)備對運動感知類信號數(shù)據(jù)、情緒數(shù)據(jù)和日常活動數(shù)據(jù)的對應(yīng)關(guān)系進行預(yù)設(shè)法運算，確定用戶情緒狀態(tài)與日常活動、人體姿態(tài)動作的關(guān)聯(lián)關(guān)系，建立用戶情緒預(yù)測模型；最后通過用戶情緒預(yù)測模型對用戶實際情緒進行分析后，輸出用戶情緒信息。本發(fā)明一種基于智能可穿戴設(shè)備的情緒分析方法，解決了現(xiàn)有技術(shù)中存在的對中等強度的情緒識別性差、難以從用戶動作或活動準確推測情緒的問題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于智能健康管理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于智能可穿戴設(shè)備的情緒分析方法。

背景技術(shù)

人的情緒狀態(tài)與機體免疫反應(yīng)密切相關(guān)。目前，主要是通過獲取用戶的心率、腦電、表情、語音等信號來識別情緒，然而獲取這些信號需要在用戶頭部加裝設(shè)備，對用戶干擾較大，不適宜日常佩戴；雖然采用可穿戴設(shè)備獲取用戶的皮電、腦電、心率等信號可以推測出人的情緒，但是必須在情緒起伏較大時才可以；而用戶在日常生活情境中的情緒多以平靜、愉悅、緊張等中等強度為主，大喜大悲并不多見，因此，如何識別中等強度的情緒是目前情緒識別領(lǐng)域的一個難題。

此外，用戶的心率、語音、皮電、腦電等信號識別出的情緒數(shù)據(jù)往往是固定數(shù)值，即情緒數(shù)據(jù)和心率與語音語調(diào)等有對應(yīng)關(guān)系，此時，用戶是無法了解自身動作或活動與情緒的關(guān)系，因此，得出的情緒數(shù)據(jù)對健康管理的指導(dǎo)意義非常有限。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提供一種基于智能可穿戴設(shè)備的情緒分析方法，解決了現(xiàn)有技術(shù)中存在的對中等強度的情緒識別性差、難以從用戶動作或活動準確推測情緒的問題。

本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是，一種基于智能可穿戴設(shè)備的情緒分析方法，具體按照以下步驟實施：

步驟1，選定運動感知類信號數(shù)據(jù)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(shè)備1～2個月，同時采用智能可穿戴設(shè)備隱式收集運動感知類信號數(shù)據(jù)，用戶在智能可穿戴設(shè)備上定期輸入情緒數(shù)據(jù)和日常活動數(shù)據(jù)；

步驟2，采用智能可穿戴設(shè)備對運動感知類信號數(shù)據(jù)、情緒數(shù)據(jù)和日常活動數(shù)據(jù)的對應(yīng)關(guān)系進行預(yù)設(shè)法運算，確定用戶情緒狀態(tài)與日常活動、人體姿態(tài)動作的關(guān)聯(lián)關(guān)系，建立用戶情緒預(yù)測模型；

步驟3，通過用戶情緒預(yù)測模型對用戶實際情緒進行分析后，輸出用戶情緒信息。

本發(fā)明的特點還在于：

步驟2中，運動感知類信號數(shù)據(jù)類別包括三軸加速度、速度、角速度、磁場數(shù)據(jù)和時間；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；日常活動標簽類別包括交流、餐飲、學(xué)習(xí)、工作、居家、個人護理、接受服務(wù)、購物、社交和運動。

人體姿態(tài)動作包括走路、慢跑、坐著、站立、上樓和下樓動作。

步驟2中預(yù)設(shè)法運算過程具體為：

步驟2.1，提取運動感知類信號數(shù)據(jù)，并融合情緒數(shù)據(jù)和日常活動數(shù)據(jù)，進行聚類分析獲得人體姿態(tài)動作；

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

步驟3具體為：

步驟3.1，通過用戶情緒預(yù)測模型根據(jù)運動感知類信號數(shù)據(jù)判斷用戶的動作是否在第一預(yù)設(shè)動作范圍內(nèi)，若是，提醒用戶記錄情緒標簽，若否，則無提示；

步驟3.2，根據(jù)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(shè)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(xù)預(yù)測，若不準確，邀請用戶給出實際的情緒狀態(tài)，并將其數(shù)據(jù)代入用戶情緒預(yù)測模型進行修正；