基于生理大数据的情绪识别研究进展

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摘要：随着计算技术和人机交互技术的不断发展，情感计算（affective computing，AC）逐渐成为情绪研究的新兴领域，而情绪识别（emotion recognition）又是情感计算中不可或缺的一环．基于生理信号的情绪识别方法比其他指标如面部表情、语音语调、身体姿势等更难以伪装，也能提供更丰富的信息．目前基于生理信号的情绪识别研究很多，但受到各种因素的影响，如刺激选取、诱发情绪的类别、采集设备、特征提取方法、不同的降维和分类算法等，各个研究的识别准确率差异性很大，很难进行比较．针对使用DEAP数据库（用音乐视频诱发情绪并采集脑电及外周生理信号的公开数据库）进行情绪识别的16篇文章做了梳理；对特征提取、数据标准化、降维、情绪分类、交叉检验等方法做了详细的解释和比较；最后分析了现阶段情绪识别在游戏开发、多媒体制作、交互体验、社交网络中的初步探索和应用，以及情绪识别和情感计算目前存在的问题及未来发展的方向．

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/94913X/201601/667688331.html

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关键词：研究进展 大数据 Recognition cognition computing 情绪识别 脑电 外周生理信号 特征提取 机器学习