面向情绪识别的脑电特征研究综述

被引：161

作者：

张冠华 ^{[1
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余旻婧 ^{[1
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陈果 ^{[1
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韩义恒 ^{[1
]}

张丹 ^{[2
]}

赵国朕 ^{[3
]}

刘永进 ^{[1
]}

机构：

[1] 清华大学计算机科学与技术系

[2] 清华大学社会科学学院心理学系

[3] 中国科学院心理研究所

来源：

中国科学:信息科学 | 2019年 / 49卷 / 09期

关键词：

情绪识别; 脑电信号; 特征提取; 特征选择; 情绪效价;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN911.7 [信号处理]; B842.6 [情绪与情感];

学科分类号：

040201 [基础心理学]; 081002 [信号与信息处理];

摘要：

情绪是人对外界事物产生的心理和生理反应.准确地识别情绪在人机交互研究中占据着重要位置,其成果可应用在医学、教育、心理、军事等方向.由于脑电信号具有客观,不易伪装等特点,其在情绪识别领域的应用广受关注.从脑电信号中提取与情绪关联大、区分能力强的特征,有助于后续的分类器更有效地识别不同情绪状态.本文调研了目前常用于情绪识别研究领域的脑电信号特征,从时域、频域、时频域和空间域4个方面介绍其定义、计算方法,以及与情绪的联系,在SEED, DREAMER和CAS-THU 3个公开的脑电–情绪数据集上,使用SLDA算法评估和比较了各类脑电特征区分不同效价的能力.本文也对目前存在的问题和未来的研究方向进行了讨论和展望,可以为研究人员系统性地了解面向情绪识别的脑电特征研究现状以及开展后续研究提供思路.

引用

页码：1097 / 1118

页数：22

共 33 条

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