基于生理信号的情绪识别研究综述  

作　　者：邓丽娜 王晓亮[2,3] 

机构地区：[1]湖南科技大学,湖南湘潭411100 [2]湖南科技大学计算机科学与工程学院,湖南湘潭411100 [3]湖南科技大学计算机科学与工程学院物联网工程系,湖南湘潭411100

出　　处：《物联网技术》2021年第7期33-41,共9页Internet of things technologies

基　　金：国家自然科学基金:面向VLSI版权保护的PUF基础理论与实时检测技术研究(61572188);湖南省自然科学基金:基于隐私保护的VANET一体化认证机制研究(2018JJ2138)。

摘　　要：情绪是人对客观事物产生的一种心理和生理状态。基于生理信号的情绪识别已应用于诸多领域,例如安全驾驶、医疗保健和社会保障等。文中梳理了基于DEAP情感数据库(用音乐视频诱发情绪采集脑电及外周生理信号数据)进行情绪识别的30篇文章,简要介绍了情绪识别的理论基础,包括情绪的离散和维度理论模型、情绪的视觉、听觉和视听觉诱发方法。也介绍了常用的预处理方法和3种模型评估方法,并着重比较分析了传统机器学习方法和深度学习方法。最后进行总结归纳,并对未来的研究方向进行探讨。该文可以为研究者系统了解基于生理信号的情绪识别的研究现状提供帮助。

关 键 词：情绪识别 脑电信号 外周生理信号 传统机器学习方法 深度学习 DEAP数据库 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]