基于生理信号的情感识别技术综述

• 作者: 崔跃利 王三秀 陈月芬
• 来源期刊: 系统仿真技术
• 学科: 工学
• 关键词: 情感识别 生理信号 特征提取 情感分类器
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 论文交流
• 页码范围: 1-5
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 字数: 4204字
• 语种: 中文

摘要

情感识别是人机情感交互的前提,也是实现人机自然交互的关键.介绍了情感识别的重要性以及基于人脸表情图像与语音信号的情感识别技术研究现状;从生理学实验研究角度,阐述了心率、脑电、肌电、心电、皮电、呼吸生理信号与人类情感表现的相关性,也说明建立生理信号与情感的关系模型有充分的实验依据;描述了如何利用各种信号分析和处理方法来提取生理信号特征,并通过优化合成可用于情感分类器的特征向量;着重介绍了神经网络、Fisher线性判别函数、K最近邻和多层感知器等机器学习算法应用于情感分类器的研究成果,最后展望了基于生理信号情感识别技术的应用前景,并总结了它的不足之处.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王三秀	台州学院物理与电子工程学院	17	112	5.0	10.0
2	崔跃利	台州学院物理与电子工程学院	4	11	2.0	3.0
3	陈月芬	台州学院物理与电子工程学院	12	27	3.0	4.0