项目名称: 人体情感生理反应系统的建模及其应用研究

项目编号: No.61472330

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2015

项目学科: 其他

项目作者: 刘光远

作者单位: 西南大学

项目金额: 80万元

中文摘要: 近年来,人类情感的机器识别在学术界和产业界迅速发展起来,使得能够与用户进行情感交流的商品更加受人青睐。尽管采用生理信号来识别人类情感与采用表情、声音、姿势等方式相比更具客观性,但缺乏对情感变化规律的准确刻画却阻碍了情感生理识别的实际应用。因此,本项目将人类情感的诱发和相应的生理变化抽象为系统的输入信号和输出信号,针对情感变化规律进行系统建模。该方法是有别于统计特征进行建模的新颖方法,能够更加准确地刻画情感变化的生理反应规律。已有的研究表明皮肤电信号与人体情感体验的唤醒度正相关,心率信号可以表征人体情感体验的效价。项目以皮肤电信号和心率信号作为情感的生理指标,基于系统识别的观点,主要开展以下研究:分析情感生理反应的系统特征,构建关于情感体验反应的皮肤电和心率的优化系统模型,提取系统模型参数作为情感识别特征,开发情感识别系统。该识别系统将在人机交互时进行实时情感识别和调节中得到有效应用。

中文关键词: 模式识别;生理信号;情感计算;系统分析;非线性系统

英文摘要: Recognition of human emotion through machine has drawn both academic and commercial attention recently. The consumer electronics with ability to communicate with user on the emotional level are more popular. Though the physiological signal is more reliable than other signals (facial expression, speech, gesture, etc.) in emotion recognition, the lack of understanding to the fundamental rule of physiological responses to emotion restrains the development of the research and applications of emotion recognition. Therefore, this project firstly assumes the factors eliciting emotion and the physiological response of the emotion as input signal and output signal, and then establishes the optimal model of the psychological changes of emotion. Previous research showed that SCR is positively correlated to the arousal of emotion and that HR can represent valance. This project, based on the view of System Identification, employing SCR and HR as the psychological indexes of emotion, and conducts the research as follows: analyzing physiological responses under affective states, developing optimal models of SCR and HR responses to emotional stimulus, extracting new emotional physiological features for emotion recognition, and developing real-time system for effective emotion recognition. The system developed in this project can be used in human-computer interaction for real-time emotion recognition and regulation.

英文关键词: Pattern recognition;Biosignals;Affective computing;System Ananlysis;Nonlinear system

成为VIP会员查看完整内容
2

相关内容

模式识别 Pattern Recognition
多语言语音识别声学模型建模方法最新进展
专知会员服务
32+阅读 · 2022年2月7日
专知会员服务
34+阅读 · 2021年8月1日
专知会员服务
97+阅读 · 2021年6月23日
专知会员服务
44+阅读 · 2021年5月24日
专知会员服务
53+阅读 · 2021年4月3日
基于生理信号的情感计算研究综述
专知会员服务
61+阅读 · 2021年2月9日
[综述]基于深度学习的开放领域对话系统研究综述
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月12日
语音合成:模拟最像人类声音的系统
PaperWeekly
2+阅读 · 2021年11月30日
SFFAI分享 | 黄健:语音情感识别【附PPT与视频资料】
人工智能前沿讲习班
30+阅读 · 2019年6月11日
SFFAI 31 报名通知 | 情感语音识别与合成
人工智能前沿讲习班
17+阅读 · 2019年5月30日
情感计算综述
人工智能学家
32+阅读 · 2019年4月6日
NLP实践:对话系统技术原理和应用
AI100
34+阅读 · 2019年3月20日
【团队新作】连续情感识别,精准捕捉你的小情绪!
中国科学院自动化研究所
16+阅读 · 2018年4月17日
国家自然科学基金
10+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
小贴士
相关VIP内容
相关资讯
语音合成:模拟最像人类声音的系统
PaperWeekly
2+阅读 · 2021年11月30日
SFFAI分享 | 黄健:语音情感识别【附PPT与视频资料】
人工智能前沿讲习班
30+阅读 · 2019年6月11日
SFFAI 31 报名通知 | 情感语音识别与合成
人工智能前沿讲习班
17+阅读 · 2019年5月30日
情感计算综述
人工智能学家
32+阅读 · 2019年4月6日
NLP实践:对话系统技术原理和应用
AI100
34+阅读 · 2019年3月20日
【团队新作】连续情感识别,精准捕捉你的小情绪!
中国科学院自动化研究所
16+阅读 · 2018年4月17日
相关基金
国家自然科学基金
10+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员