【摘 要】
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皮肤电信号作为一种重要生理信号,已证明其中包含可靠情感信息.在实验室诱发情感生理信号过程中,采用2遍情感视频播放机制,在第二遍观看视频过程中获取了记录被试主观情绪体
【机 构】
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西南大学计算机与信息科学学院; 西南大学电子信息工程学院;
【基金项目】
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教育部科学技术研究重大项目资助(311032);中央高校创新团队项目(XDJK2013A020)
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皮肤电信号作为一种重要生理信号,已证明其中包含可靠情感信息.在实验室诱发情感生理信号过程中,采用2遍情感视频播放机制,在第二遍观看视频过程中获取了记录被试主观情绪体验的"情感重评按键文件",据此可截取可靠的情感皮肤电信号.采用多种非线性分析方法,计算相应的非线性特征,如最大Lyapunov指数、关联维、近似熵、递归定量分析和多重去趋势波动分析等.基于所提取特征,采用多种分类器KNN,Fisher判别,SVM进行情感识别性能的比较研究,结果显示SVM具有更好的分类精度.之后,采用SVM分类器比较传统的统计特征与非线性特征在识别目标情感性能上的差异,结果表明非线性特征能获得更好的识别精度.研究结果显示,基于非线性特征构建情感识别模型是可行的.
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