【摘 要】
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情绪识别技术在人机交互、医学应用等领域具有广阔的应用前景。赋予计算机理解人类情绪的能力将使得计算机在各种应用中更有意义和强大。皮肤电势（Skin Potential,SP）信号是一种记录皮肤电反应过程的生理信号,在过去曾被证实与人类情绪有关,可能具备应用于情绪识别领域的潜力。然而,一直以来对该信号关注的不足导致其缺乏深入系统的研究。基于此,本文对皮肤电势信号的性质特征进行了研究并提出了一种基于皮肤
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情绪识别技术在人机交互、医学应用等领域具有广阔的应用前景。赋予计算机理解人类情绪的能力将使得计算机在各种应用中更有意义和强大。皮肤电势（Skin Potential,SP）信号是一种记录皮肤电反应过程的生理信号,在过去曾被证实与人类情绪有关,可能具备应用于情绪识别领域的潜力。然而,一直以来对该信号关注的不足导致其缺乏深入系统的研究。基于此,本文对皮肤电势信号的性质特征进行了研究并提出了一种基于皮肤电势信号的情绪识别方法以探究皮肤电势信号在情绪识别领域的应用潜力。本文开发了便携式的软硬件设备满足皮肤电势信号的采集需求,并基于该设备开展了一系列实验。首先,设计了系统的情绪诱发实验并通过实验发现,对情绪变化响应强烈的信号采集部位为左手中指和左手腕内侧。接下来,采集了26名受试者在四种典型情绪（快乐、悲伤、愤怒和恐惧）下的皮肤电势信号,构建了一个共有397个情绪样本的数据集,并对数据集中的情绪样本提取了共29个时域、频域和非线性特征。最终,利用8种机器学习算法分别训练分类器模型对四类情绪进行了识别。通过对不同分类器模型分类性能的详细对比,证明了使用梯度提升决策树算法建立的情绪识别模型综合性能最佳,该模型对四类情绪的识别率达到了75%。通过对模型特征贡献度和混淆矩阵等的深入分析,找到对模型分类影响最大的几个重要特征且具体分析了四类情绪的识别情况。本文的研究结果充分证明了皮肤电势信号可以在一定程度上区分人类的不同情绪。与基于其他生理信号的情绪识别方法相比,该方法便携、简单,具有相似或更高的识别率,展现了其在情绪识别研究领域的巨大潜力。
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