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情感对人类而言至关重要,是传达讯息和表达自我的重要途径。对情感的研究早在上世纪开始就是一个热门领域。情感产生的机制非常复杂,单从产生源来看可初步分为自发型和诱发型。自发型源自个体自我的内在表现,而诱发型则描述为由外界环境所引发的情感表达或反馈。根据外界环境的属性,又可以将诱发型再分为显性和隐形两类。本文专注于诱发型情感研究,对隐性诱发型情感(covered Induced Emotion,cIE)的情感识别问题和显性诱发型情感(uncovered Induced Emotion,ucIE)的面孔识别问题分别进行研究。采用脑电图(Electroencephalogram,EEG)记录反映大脑状态的信号,继而通过分析脑电信号对诱发型情感进行阐释。研究内容主要分为以下两个方面:其一,在cIE研究方面,通过视频诱发产生高兴、放松、伤心、厌恶四种情感。在对原始信号进行预处理之后,使用Welch和Yule-Walker谱估计方法提取α波段和β波段频谱的总平均值作为特征,再用判别式分析方法(Discriminant Analysis)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类方法进行情感分类。9位受试者参加了试验,分类最高准确率达到85.92%,为用脑电技术进行情感识别提供了一套完整可行的流程。其二,在ucIE研究方面,本文先对12名健康受试者进行识别高兴、中性、伤心三种情感面孔研究。这些受试者总体平均的事件相关电位(Event Related Potentials,ERPs)图中包含明显的早期成分可以看出实验设计的合理性。接下来对年龄相匹配的12位社会焦虑障碍患者(Social Anxiety Disorder,SAD)在治疗前后实施相同的实验和数据处理方法。运用统计检验(Statistical Tests)分析方法对三种条件下(患者前测组、患者后测组和健康组)的N170幅值和潜伏期进行对比分析。在N170的幅值方面,发现患者前测组在回应倒立或正立面孔时右半脑的N170幅值显著大于健康组。组间t检验则表明倒立的面孔延长N170的潜伏期只发生在患者后测组和健康组。特别地,三因素方差分析(ANOVAs)的结果证明了对SAD患者而言,面部情感表情不能调制N170。最后,引进basedNAI170-对三类受试者的N170左右半脑的占优情况进行分析,结果表明随着患者病情的好转,倒立或正立情况下basedNAI170-值的变化可作为SAD患者病情评价的指标。