基于智能手机划屏行为的情绪识别方法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 注释表 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第18-19页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第19-21页 |
| 第2章 触摸行为情感分析的背景理论 | 第21-29页 |
| 2.1 社会环境下触摸行为的情感分析 | 第21-23页 |
| 2.2 人机交互中触摸行为的情感分析 | 第23-26页 |
| 2.3 情感分析研究的相关技术背景 | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 情绪诱导下脑电信号的采集与分析 | 第29-38页 |
| 3.1 情绪诱导 | 第29-33页 |
| 3.1.1 刺激材料 | 第29-31页 |
| 3.1.2 刺激平台 | 第31-32页 |
| 3.1.3 测试者 | 第32页 |
| 3.1.4 诱导过程 | 第32-33页 |
| 3.2 脑电信号采集 | 第33-34页 |
| 3.2.1 实验环境 | 第33-34页 |
| 3.2.2 信号采集 | 第34页 |
| 3.3 脑电信号处理与分析 | 第34-37页 |
| 3.3.1 EEG信号预处理 | 第34-35页 |
| 3.3.2 EEG信号特征提取 | 第35-36页 |
| 3.3.3 EEG信号的情绪分类 | 第36-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于划屏行为的特征提取和分析 | 第38-45页 |
| 4.1 数据采集和标签 | 第38-40页 |
| 4.1.1 数据采集 | 第38-39页 |
| 4.1.2 数据标签 | 第39-40页 |
| 4.2 特征提取 | 第40-42页 |
| 4.3 特征分析 | 第42-43页 |
| 4.4 特征选择 | 第43-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 基于划屏行为的情绪识别研究 | 第45-57页 |
| 5.1 分类算法的分析与比较 | 第45-51页 |
| 5.1.1 传统的分类算法 | 第45-48页 |
| 5.1.2 基于三支决策的集成分类算法 | 第48-50页 |
| 5.1.3 分类结果指标 | 第50-51页 |
| 5.2 基于个人的情绪识别研究 | 第51-53页 |
| 5.3 基于群体的情绪识别研究 | 第53-55页 |
| 5.3.1 传统分类算法分析 | 第53-55页 |
| 5.3.2 基于三支决策的集成分类器分析 | 第55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 第6章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 主要工作与创新点 | 第57页 |
| 6.2 后续研究工作展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 | 第65页 |
