基于PSO-kNN算法与多生理参数的压力状态下情绪识别

作     者：孙洪央 徐祖洋 王静 雷沛 吴开杰 柴新禹 

作者机构：上海交通大学生物医学工程学院上海市200240 

基　　金：国家重点基础研究发展计划(973项目:2011CB7075003) 国家高技术研究发展计划(863项目:2009AA04Z326) 国家科技支撑计划(2008BAI65B03) 上海市科委重大科技攻关项目(10231204300) 上海市体育局科技攻关项目(11JT010) 

出 版 物：《中国医疗器械杂志》 (Chinese Journal of Medical Instrumentation)

年 卷 期：2013年第37卷第2期

页      码：79-83页

摘      要：压力能诱发兴奋、厌烦、恐惧等多种不同的情绪,不同程度的某种压力能诱发不同程度的情绪。本文通过设计情绪诱发实验,分别诱发出被试平静、兴奋、厌烦、恐惧情绪以及低度、中度、高度三种紧张情绪程度。基于这些情绪状态下被试的心率、呼吸率等六种生理信号,去除基线预处理后进行特征提取,结合粒子群优化算法对特征进行选择,采用k近邻算法对压力状态下的不同情绪及紧张情绪程度进行分类。实验结果表明,通过基线去除及粒子群特征选择优化后k近邻分类,与传统k近邻分类相比,具有更好的识别效果。

主 题 词：情感计算 情绪识别 心理压力 PSO kNN 

学科分类：1002[医学-临床医学类] 08[工学] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1671-7104.2013.02.001

馆 藏 号：203118084...