生理信号驱动的情绪识别及交互应用研究
| 摘要 | 第4-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第16-33页 |
| 1.1 研究的背景 | 第16-17页 |
| 1.2 研究的发展和现状 | 第17-26页 |
| 1.2.1 情感计算的概念和作用 | 第18-19页 |
| 1.2.2 理论研究的发展 | 第19-22页 |
| 1.2.3 应用的发展和现状 | 第22-26页 |
| 1.3 研究的意义和目的 | 第26-30页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第30-33页 |
| 第2章 情绪识别方法研究 | 第33-59页 |
| 2.1 情绪理论 | 第33-39页 |
| 2.1.1 情绪的定义 | 第33-34页 |
| 2.1.2 情绪唤醒的经典理论 | 第34-35页 |
| 2.1.3 情绪的常用分类模型 | 第35-39页 |
| 2.2 常用情绪识别的方法 | 第39-42页 |
| 2.2.1 主观评价方法 | 第40页 |
| 2.2.2 客观数据分析方法 | 第40-42页 |
| 2.3 常用情绪诱发方式和生理信号类型 | 第42-48页 |
| 2.3.1 情绪的诱发方式 | 第42-44页 |
| 2.3.2 常用生理信号及提取方式 | 第44-48页 |
| 2.4 常用情绪识别算法 | 第48-57页 |
| 2.4.1 k近邻算法 | 第49-50页 |
| 2.4.2 支持向量机 | 第50-51页 |
| 2.4.3 逻辑回归 | 第51-53页 |
| 2.4.4 朴素贝叶斯 | 第53页 |
| 2.4.5 决策树 | 第53-54页 |
| 2.4.6 人工神经网络 | 第54-55页 |
| 2.4.7 卷积神经网络 | 第55-57页 |
| 2.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 第3章 基于生理信号的情绪分类 | 第59-82页 |
| 3.1 情绪识别公共数据库 | 第59-61页 |
| 3.1.1 MIT数据集 | 第59-60页 |
| 3.1.2 DEAP数据集 | 第60页 |
| 3.1.3 奥格斯堡大学情绪生理信号数据集 | 第60-61页 |
| 3.2 基于卷积神经网络的情绪分类 | 第61-80页 |
| 3.2.1 公共数据集选择 | 第61-62页 |
| 3.2.2 数据预处理 | 第62-67页 |
| 3.2.3 AlexNet模型实验过程 | 第67-73页 |
| 3.2.4 改进CNN模型实验过程 | 第73-77页 |
| 3.2.5 分类实验结果 | 第77-80页 |
| 3.3 最优数据类型分析 | 第80-81页 |
| 3.4 本章小结 | 第81-82页 |
| 第4章 基于信号特征的情绪判断模型设计 | 第82-112页 |
| 4.1 基于生理信号的情绪诱发实验 | 第82-87页 |
| 4.1.1 实验设计 | 第82-83页 |
| 4.1.2 实验人员 | 第83页 |
| 4.1.3 实验设备 | 第83-85页 |
| 4.1.4 主观问卷的设计 | 第85-86页 |
| 4.1.5 实验过程 | 第86-87页 |
| 4.2 主观问卷结果分析 | 第87-88页 |
| 4.3 生理信号数据分析 | 第88-105页 |
| 4.3.1 皮肤电信号数据的处理 | 第88-91页 |
| 4.3.2 心电信号数据的处理 | 第91-94页 |
| 4.3.3 脉搏波信号数据的处理 | 第94-95页 |
| 4.3.4 生理信号特征提取 | 第95-104页 |
| 4.3.5 实验方法的有效性验证 | 第104-105页 |
| 4.4 最优特征集提取和情绪判断模型 | 第105-110页 |
| 4.4.1 主成分分析特征降维 | 第105-106页 |
| 4.4.2 最优特征集提取 | 第106-109页 |
| 4.4.3 情绪判断模型 | 第109-110页 |
| 4.5 本章小结 | 第110-112页 |
| 第5章 情绪判断模型应用验证实验 | 第112-134页 |
| 5.1 验证软件系统设计框架 | 第112-114页 |
| 5.2 验证实验一:情绪可视化系统 | 第114-127页 |
| 5.2.1 情感可视化 | 第114-118页 |
| 5.2.2 基于数据传输的可视化仿真 | 第118-121页 |
| 5.2.3 情绪可视化系统 | 第121-127页 |
| 5.3 验证实验二:情绪自适应交互游戏 | 第127-132页 |
| 5.3.1 交互游戏 | 第127-129页 |
| 5.3.2 情绪自适应交互游戏 | 第129-132页 |
| 5.4 本章小结 | 第132-134页 |
| 第6章 基于情绪识别的可穿戴设备交互应用 | 第134-147页 |
| 6.1 可穿戴交互设备设计框架 | 第134-139页 |
| 6.1.1 虚拟现实 | 第134-135页 |
| 6.1.2 数据手套 | 第135-136页 |
| 6.1.3 穿戴设备设计和连接 | 第136-139页 |
| 6.2 应用实验一:情绪驱动的虚拟手势变化 | 第139-143页 |
| 6.2.1 系统设计 | 第139-141页 |
| 6.2.2 情绪驱动的虚拟手控制应用实验 | 第141-143页 |
| 6.3 应用实验二:情绪驱动的机械臂 | 第143-146页 |
| 6.4 本章小结 | 第146-147页 |
| 第7章 总结和展望 | 第147-153页 |
| 7.1 总结 | 第147-151页 |
| 7.2 展望 | 第151-153页 |
| 参考文献 | 第153-169页 |
| 附录 | 第169-173页 |
| 附录一: BrainHex玩家分类问卷 | 第169-173页 |
| 攻读博士学位期间主要的研究成果 | 第173-174页 |
| 致谢 | 第174-175页 |
