基于脑电的情感识别

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1、基于脑电的情感识别基于脑电的情感识别摘要人类的情感状态在很大程度上影响了人类的认知和行为。情感及其脑机制的研究，特别是情感与认知的关系及其潜在的神经基础，已经逐渐成为神经科学的研究热点研究领域。利用计算机技术进行情感识别是实现高级人机交互的关键技术，对于实现人机交互、人—计算机接口以及智能计算机等有重要意义。本课题的研究重点为人类在不同情感状态下脑电信号的变化规律。我们使用带有不同感情色彩的纯音乐作为刺激材料，诱发被试人员产生兴奋和平静两种情感。利用脑电信号的功率谱密度特征，在使用主成分分析算法降维后

2、，用支持向量机模型对脑电信号进行分类。通过研究，我们发现DASM12特征（12对对称的电极平均功率之差）以及RASM12（12对对称的电极平均功率之商）对于人脑情感分类很有意义；主成分分析(PCA)算法可以在不降低分类准确率的情况下大大提高运算效率；与此同时，我还发现，对于情感识别来说，Gamma波段识别效果最好，Delta、Beta也有重要作用，Theta、Alpha波段识别效果较差。关键词：脑电，情感识别，主成分分析，功率谱密度，关键频带基于脑电的情感识别EEG-BASEDEMOTIONRECOG

3、NITIONABSTRACTHumanemotionalstatessignificantlyaffectthehumancognitionandhumanbehaviour.Brainmechanismsofemotionand,inparticulartherelationshipbetweenemotionandcognitionanditsneuralmechanisms,hasgraduallybecomearesearchhotshotofneuro-scienceresearch.Emo

4、tionrecognitionbasedoncomputertechnologyisthekeytechnologyforthehighlevelhuman-computerinteraction.Itisessentialforhuman-computerinteraction,human-computerinterfaceandintelligentcomputers.ThisresearchprojectfocusesonthevariationofEEGatdifferentemotional

5、states.Weusemusicemotionallydifferentasemotionalstimuli,toinducethesubjectstoproduceeitherexcitingorcalmemotions.UsingEEGpowerspectraldensity(PSD)ascharacteristics,principalcomponentanalysis(PCA)algorithmtoreducedimension,weusesupportvectormachine(SVM)m

6、odelforEEGclassification.WefoundDASM12(differentialasymmetryof12electrodepairs)featuresandRASM12(rationalasymmetryof12electrodepairs)makessenseforemotionalclassification;principalcomponentanalysis(PCA)algorithmcangreatlyimprovedoperationalefficiency;att

7、hesametime,Ifoundthatgamma-bandsignalplaysanimportantroleinemotionrecognition,beta-bandanddelta-bandsignalarealsousefulforemotionrecognition,whereastheta-bandandalpha-banddon'tperformwellinemotionrecognition.Keywords:EEG,emotionrecognition,PCA,PSD,keyfr

8、equencyband基于脑电的情感识别目录第一章绪论----------------------------------------------------------------------------------------------------11.1研究背景及意义------------------------------------------------------------------------------------11.2国内外