基于智能移动终端触屏行为的情绪识别研究

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1、分类号TP391密级公开UDC004学位论文编号D-10617-308-(2016)-02085重庆邮电大学硕士学位论文中文题目基于智能移动终端触屏行为的情绪识别研究英文题目ResearchofEmotionalStateDetectionfromTouch-BasedBehavioronTouch-ScreenDevices学号S130201088姓名张振学位类别工学硕士学科专业智能信息处理指导教师刘群教授完成日期2016年4月11日独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，

2、除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得重庆邮电大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的人员对本文研究做出的贡献均已在论文中作了明确的说明并致以谢意。作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本人完全了解重庆邮电大学有权保留、使用学位论文纸质版和电子版的规定，即学校有权向国家有关部门或机构送交论文，允许论文被查阅和借阅等。本人授权重庆邮电大学可以公布本学位论文的全部或部分内容，可编入有关数据库或信息系统进行检索、分析或评价，可以采用影印、缩印、扫描或拷贝等复

3、制手段保存、汇编本学位论文。（注：保密的学位论文在解密后适用本授权书。）作者签名：导师签名：日期：年月日日期：年月日重庆邮电大学硕士学位论文摘要摘要当今是一个互联网高速发展的信息时代，智能移动终端已经被广泛应用于我们的日常生活中，成为了HCI（人机交互）的一种新的形式。很多应用都纷纷从台式机迁移到基于触屏的智能移动终端上。随着用户要求持续提升智能移动终端应用的交互体验，使我们提出了一个问题：能否通过基于智能移动终端的触屏行为来感知用户情绪。这项研究不仅对移动终端应用开发者是一个有价值的评估指标，同时也能成为应用的一种实时个性化服

4、务。本文以用户在使用智能终端时的滑屏行为为出发点，首先从理论上讨论了滑屏行为识别情绪的可行性。基于这种可行性，本文通过设计相关的数据收集实验，并定义了一组对滑屏行为的描述特征，由此构建分类器来自动地区别情绪。完成的主要研究工作如下：首先，本文研究了滑屏行为数据的获取技术，利用结合IADS-2的Android的拼图游戏获取实验数据。通过获取的数据改进了描述滑屏行为的特征，提出了间隔时间特征。最后使用判别分析法对特征进行相关性分析。其次，结合ReliefF特征选择算法和ANN、SVM分类算法构建了ReliefF-ANN和Relief

5、F-SVM分类模型，以此来自动地区分四种情绪类别（轻松、兴奋、烦躁和无聊），以及两层愉悦度和两层唤醒度。分类效果表明，基于本文提取出的特征能够较为准确地识别情绪分类。同时基于ReliefF特征选择的分类算法比传统的分类算法在识别率上有了一定的提高。最后考虑性别因素，在性别和情绪两种因素下对样本特征进行分析，分析结果表明，长度和压力特征对于不同性别下的情绪识别有着相似的影响，而速度和时间间隔特征受到性别的影响则较大。考虑性别因素后的数据样本具有多个标签，传统的单标签分类算法不能够满足分类要求，因此提出了多标签分类算法。本文使用基于

6、java的多标签分类工具mulan对数据样本进行了分类，并给出了相关评价指标。本文情绪识别的仿真实验模型的建立对于后续的实际应用具有重要作用。关键词：情绪识别，人机交互，触屏行为，特征选择，情绪诱导I重庆邮电大学硕士学位论文AbstractAbstractTouch-ScreendeviceswhichbecomeanewformofHCIhavebeenwidelyappliedinourlifeinsucharapiddevelopmentofInternetinformationage.Manyapplicationsar

7、emigratingfromdesktopstotouch-baseddevices.Astheuserfortherequirementofintelligentterminalinteractionexperienceisincreasing,weraisethequestionofwhethertouchbehaviorsreflectplays’emotionstates.Thisstudyisnotonlyavaluableevaluationindexfortheapplicationdevelopersofthem

8、obileintelligentterminal,butalsoapersonalizedservicefortheapplications.Thisthesismainlystartspointwithtouchbehavior,discussesthefea