基于光学成像的情绪脑模式识别关键技术研究

项目名称： 基于光学成像的情绪脑模式识别关键技术研究

项目编号： No.61273287

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 朱朝喆

作者单位： 北京师范大学

项目金额： 83万元

中文摘要： 情绪识别是人机交互智能化中情感计算的关键环节，是情绪监控、基于脑-机接口的情绪调节能力训练等情绪识别应用领域的基础。近红外光学脑成像（fNIRS）是一种实用性很强的非侵入式神经活动观测技术。本研究拟开展基于近红外光学成像的情绪脑模式识别关键技术研究，具体包括实时可视化定位、噪声滤除、特征提取、分类器训练等核心部分。同时，本研究借助fNIRS成本低、生态效度好等优点，完成大样本量情绪识别模型验证性研究，并最终建立可靠的情绪脑模式识别模型。本研究是信息科学与认知神经科学深度交叉的创新工作。

中文关键词： 模式识别；情绪识别；近红外脑成像；重测信度；基于稳定性与可分性的特征选择

英文摘要： Emotion recognition is the key node of affective computing in intelligent human-computer interaction，and it is the fundation of both emotion monitoring and BCI-based emotion regulation training. Functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) is a novel non-invasive brain imaging technique. In this project, we propose to use fNIRS for brain-based emotion recognition including real-time visual-localization, denoising, feature-extacting, classifier-training. Moreover, benifited from advantages of fNIRS, such as low cost and good ecological validity, we will accomplish validation of the emotion recognition model using a large sample.

英文关键词： pattern recognition；emotion recognition；fNIRS；test-retest reliability；stability and separability based feature selection