基于BPSO的四种生理信号的情感状态识别
《基于脑电信号样本熵的情感识别》
《基于脑电信号样本熵的情感识别》篇一一、引言情感识别作为人工智能领域的重要研究方向，已逐渐受到研究者的广泛关注。
脑电信号作为一种重要的生理信号，为情感识别提供了新的研究思路。
近年来，基于脑电信号样本熵的情感识别方法逐渐成为研究热点。
本文旨在探讨基于脑电信号样本熵的情感识别方法，并分析其在实际应用中的效果。
二、脑电信号与情感识别脑电信号是一种记录大脑活动的电信号，反映了大脑的生理状态和活动模式。
情感是人类的基本心理活动，具有复杂性和多维度性。
近年来，研究者们通过研究脑电信号与情感的关系，发现二者之间存在着密切的联系。
通过分析脑电信号的时域、频域和空间分布特征，可以实现对情感的识别。
三、样本熵理论及其在情感识别中的应用样本熵是一种衡量时间序列复杂性的指标，它基于时间序列的自相似性和复杂度进行分析。
在情感识别中，通过提取脑电信号的样本熵特征，可以有效地反映大脑在处理不同情感时的活动状态。
此外，样本熵具有计算简单、抗干扰能力强等优点，使得其在情感识别中具有较好的应用前景。
四、基于脑电信号样本熵的情感识别方法本文提出了一种基于脑电信号样本熵的情感识别方法。
首先，通过采集被试在不同情感状态下的脑电信号数据，提取出样本熵特征。
然后，利用机器学习算法对提取的样本熵特征进行分类和识别。
最后，通过对比不同情感状态下样本熵的差异，实现对情感的识别。
五、实验结果与分析为验证本文提出的情感识别方法的可行性，我们进行了大量的实验。
实验结果表明，基于脑电信号样本熵的情感识别方法具有良好的识别效果。
通过对不同情感状态下样本熵的对比分析，我们发现不同情感在脑电信号样本熵上具有明显的差异，这为情感识别提供了有力的依据。
此外，我们还发现机器学习算法在处理脑电信号样本熵特征时具有较高的分类准确率，进一步证明了本文提出的方法的有效性。
六、结论与展望本文提出了一种基于脑电信号样本熵的情感识别方法，并取得了良好的实验结果。
该方法通过提取脑电信号的样本熵特征，实现了对不同情感的识别。
基于脑电信号的情绪识别技术
基于脑电信号的情绪识别技术近年来，人工智能领域发展迅速，基于脑电信号的情绪识别技术也受到越来越多的关注。
这项技术可将脑电信号转化为情绪状态，用来监控和调节人们的情绪。
一些研究人员认为，这将会在未来的医学和情感治疗方面起到重要作用。
基于脑电信号的情绪识别技术是基于脑波的分析和处理，它可以分析大脑神经元之间的电信号，以确定一个人当前的情绪状态。
这项技术使用脑电图记录大脑产生的电信号，并将这些信息转化为不同的情绪状态，例如高兴、悲伤、愤怒等。
最初，这项技术被用于治疗心理障碍。
在一些试验性研究中，参与者被要求感知和适应其情绪，并通过反馈机制获得帮助。
例如，如果一个人的情绪是愤怒，那么系统会发出声音或震动，以帮助他/她自我调节情绪状态。
一些研究人员认为，这种反馈机制可以帮助那些患有情感障碍的人回到健康的情绪状态。
除了精神健康方面的应用，基于脑电信号的情绪识别技术也可以用于生理测量方面。
例如，在医疗领域中，该技术可以帮助医生了解病人的情绪状态，以便更好地制定治疗计划。
同时，在体育和娱乐领域中，这项技术可以用于检测运动员的情绪状态，以提高他们的表现和状态调整。
然而，这项技术在实际应用领域仍存在挑战。
主要挑战是如何将情绪识别技术与实际反馈机制整合在一起。
为了成功治疗和调节，反馈机制必须在情绪状态运营模式中设定正确的模式，并相应地调节情绪状态。
另外，对于一些敏感人群，例如患有心理障碍的人，必须保证识别和调整情绪状态的准确性和安全性。
总之，基于脑电信号的情绪识别技术是一项备受关注的技术。
它有望在医疗、心理治疗和生理测量等领域产生重大影响。
然而，它的实际应用面临着挑战。
我们需要进一步研究和发展可靠的反馈机制，以便将这项技术更好地融入到人们的生活中。
情感识别
情感计算
情感计算Affective Computing属于人机和谐交互研 究的范畴。 情感识别是情感计算的重要组成部分，让计算机具 有情感的前提是要让计算机能识别人的情感。情感 识别是通过观察人的表情、行为和情感产生的前提 环境来推断情感状态。 研究内容：情感特征分析、面部表情情感识别、人 体姿态情感识别、语音情感识别、语义情感识别和 生理信号情感识别。
Picard的研究
MIT媒体实验室利用图片诱发材料，采用肌电
(EMG),皮电(SC),呼吸作用(RSP),血容量搏动 (BVP)四种生理信号，从中提取24统计特征， 特征选择采用SFFS和Fisher投影结合识别四 种情感状态，识别率达70%。
Andreas Haag等使用国际情感图片库多次采集单个被试的肌电、皮电、 皮温和呼吸信号，提取特征，使用神经网络分类器对3中正情绪和3种负 情绪进行分类识别。 Kim K H等使用音频和视频诱发材料采集多个被试的心电、脉搏、皮温 和皮电，使用支持向量机对悲伤、压抑、愤怒和惊奇进行分类识别。 Ashish Kapoor等提出学习伴侣系统，该系统以生理信号(皮电)吧、识别 为主，结合面部表情、姿态、压力等信息，使用Hanoi谜语塔对24个被 试进行数据采集。该系统使用留一法为测试方法，对沮丧和非沮丧的二 分类识别率达到79.19% Kim J等使用音乐为诱发材料，唤起愤怒、高兴、悲伤和愉悦4种情感， 被试从1个扩展到3个，数据样本从原来的25组增加到90组，使用序列后 向漂移算法进行特征选择，并采用在、一种情感特异性多层二分分类法 提高识别率。 IBM公司‘阿曼顿研究中心’正在研究“情感鼠标“。通过检测是用作 的脉搏、体温、皮肤电反应等方面的变化得知用户的情绪变化。可以识 别6种状态情绪：生气、悲伤、害怕、厌烦、高兴、惊奇等。
基于人体生理信号的情感识别研究
基于人体生理信号的情感识别研究
一直以来,基于常规统计的人体生理信号特征提取被广泛使用。
然而,基于常规统计特征的方法在分类识别效果上并不理想。
为了解决这类问题,在研究生理信号的基础上,本文首先介绍了所采集的生理信号——皮肤电信号和脉搏信号,提出了生理信号的采集方案,并且设计了生理信号的采集流程,建立了生理信号数据库,并对这些生理信号进行了低通滤波和去除基线漂移噪声等预处理;其次,提出了基于递归图和递归定量分析相结合的方法,提取了生理信号在递归图中的递归率、确定率、对角线结构长度等10组特征,同时,提取了传统的21组统计特征,通过仿真实验证明了非线性特征对情感识别效果比统计特征效果好;接着,融合了统计特征和非线性特征,为了解决融合后特征数量过大造成的维度灾难问题,提出了混合蚁群和粒子群算法对生理信号的特征进行特征选择;最后,分别使用蚁群算法、粒子群算法和混合蚁群算法和粒子群算法进行特征选择,采用神经网络,K 最近邻,朴素贝叶斯,决策树算法进行情感识别,以所有分类器的识别率均值作为最终的判断标准。
实验表明,递归图中的特征是一组非常有效的特征,相对于传统的统计特征提取,非线性特征提取方法提取的特征更少,但是在情感分类识别效果上优于统计特征提取的方法。
而融合非线性特征和统计特征并进行特征选择后,情感分类识别效果更好。
尽管粒子群算法和蚁群算法进行特征选择后对情感识别效果有所提高,但是,混合蚁群和粒子群算法的识别效果更加优于粒子群算法和蚁群算法。
本文所采用的方法解决了传统特征提取数目庞大,效
果不理想的问题。
所提出的混合蚁群和粒子群算法进行特征选择进一步提高了情感识别效果,较好地实现了基于人体生理信号的情感识别。
基于生理信号的情感识别技术综述
基于生理信号的情感识别技术综述陈月芬;崔跃利;王三秀【摘要】情感识别是人机情感交互的前提,也是实现人机自然交互的关键.介绍了情感识别的重要性以及基于人脸表情图像与语音信号的情感识别技术研究现状;从生理学实验研究角度,阐述了心率、脑电、肌电、心电、皮电、呼吸生理信号与人类情感表现的相关性,也说明建立生理信号与情感的关系模型有充分的实验依据;描述了如何利用各种信号分析和处理方法来提取生理信号特征,并通过优化合成可用于情感分类器的特征向量;着重介绍了神经网络、Fisher线性判别函数、K最近邻和多层感知器等机器学习算法应用于情感分类器的研究成果,最后展望了基于生理信号情感识别技术的应用前景,并总结了它的不足之处.%Emotion recognition is the base of human-machine emotion interaction as well as the key technology to realize human-machine nature interaction.Firstly,the importance of emotion recognition and the research status of emotion recognition based on face expression image and speech signal are introduced.Secondly,it is also clarified that the correlation between physiological signals,including heart rate,brainwave,myoelectricity,electrocardio,etc.,and emotion exists based on the results of physiological experiments.Thereby,it is feasible to model the relation between physiological signals and emotion.The methods to extract the features from physiological signals of human and to combine a vector using the extracted features are depicted.The emotional classifiers based on machine learning algorithms including artificial neural networks,Fisher linear discriminating function,K nearest neighboralgorithm and multi-level perception are also introduced.Finally,the prospect of application about emotional recognition technologies using the physiological signals is described,and the defect of the technology is summarized as well.【期刊名称】《系统仿真技术》【年(卷),期】2017(013)001【总页数】5页(P1-5)【关键词】情感识别;生理信号;特征提取;情感分类器【作者】陈月芬;崔跃利;王三秀【作者单位】台州学院物理与电子工程学院,浙江台州318000;台州学院物理与电子工程学院,浙江台州318000;台州学院物理与电子工程学院,浙江台州318000【正文语种】中文【中图分类】TP181拥有情感是人类所特有的一种能力,包括识别情感、具有情感、表达情感等。
基于生理信号的情绪识别研究综述
0引言
要意义。
情绪（Emotion）是人的感觉、思想和行为的综合状态 [1]， 在人们的交流中起着重要作用。情绪识别是指通过人的行为 和生理反应来识别相应的情绪状态 [2]。准确识别情绪在人机 交互和人工智能领域的研究中占据重要位置，在教育、医疗 和生活等领域拥有广阔的应用前景。
一般来说，用于情绪识别的数据可分为两大类 ：使用如 面部表情和语音声调等行为数据，这类数据采集简单，但 易被人为掩饰或伪装 [3] ；使用脑电（Electroencephalogram, EEG）、 皮 肤 温 度（Skin-Temperature, SKT）、 眼 电 （Electrooculogram, EOG）、体积描记器（Photoplethysmograph, PPG）、 呼 吸（Respiration, RSP）、 肌 电 图（Electromyogram, EMG）、 心 电 图（Electrocardiograph, ECG） 和 皮 肤 电 反 应 （Galvanic Skin Response, GSR）等生理数据识别情绪，这类 数据采集时无法伪装 [4]，能够获得真实客观的结果。英国 Sander Koelstra 团队提供了 DEAP 情感数据库，旨在通过机 器学习的方法识别人类的情绪来改善生活 [5]。上海交通大 学吕宝粮教授所带领的团队提供的 SEED 数据集致力于安 全驾驶的研究 [6]。兰州大学胡斌教授所带领的团队提供的 MODMA 数据集致力于精神疾病和认知障碍的研究 [7]。因此， 利用多种生理信号进行情绪识别在研究和实际应用中具有重
1.1 情绪理论模型 情绪划分是情绪识别首要解决的问题。目前心理学家倾
向于以 2 种不同的方式来定义情绪 ：将情绪分为离散类别， 使用多个维度标记情绪。
《2024年基于生理信号的负面情感识别研究》范文
《基于生理信号的负面情感识别研究》篇一一、引言随着科技的不断进步，人类对情绪的认知和解析逐渐从单一的行为或言语转向更复杂的生理信号分析。
情感是人类社交行为的重要组成部分，特别是负面情感在人们的生活中起着不可忽视的作用。
对负面情感的识别对于提升人际关系、提高生活质量、改善心理健康等领域有着重要意义。
而基于生理信号的负面情感识别技术正是探索这一领域的一种有效方法。
本文将对此领域的研究进行详细探讨。
二、研究背景及意义随着社会的快速发展，人们面临的压力和挑战也日益增多，负面情感如焦虑、抑郁等心理问题逐渐成为社会关注的焦点。
对负面情感的准确识别和及时干预，对于提高人们的心理健康水平具有重要意义。
传统的情感识别方法主要依赖于行为和言语分析，但这些方法往往无法捕捉到深层次的、细微的情感变化。
因此，基于生理信号的负面情感识别研究具有重要的研究价值和实际意义。
三、生理信号与负面情感的关系生理信号是人体在面对外部刺激时产生的生物电、生物化学等反应，是反映人体情感状态的重要指标。
研究表明，当人们处于负面情感状态时，其生理信号如心率、皮肤电导、呼吸等都会发生相应的变化。
因此，通过分析这些生理信号，可以有效地识别出个体的负面情感状态。
四、研究方法本研究采用多模态生理信号采集技术，包括心电图（ECG）、肌电图（EMG）、皮肤电导（GSR）等设备，对参与者的生理信号进行实时采集。
同时，结合面部表情、语音等行为信息，对参与者的情感状态进行综合分析。
通过机器学习和模式识别技术，建立负面情感识别模型，实现对负面情感的准确识别。
五、实验结果与分析通过实验数据表明，基于生理信号的负面情感识别方法在焦虑、抑郁等负面情感的识别上具有较高的准确率。
同时，与传统的情感识别方法相比，该方法能够更准确地捕捉到深层次的、细微的情感变化。
此外，该方法还具有实时性高、操作简便等优点，为负面情感的早期识别和干预提供了有效的技术支持。
六、讨论与展望尽管基于生理信号的负面情感识别研究取得了显著的成果，但仍存在一些挑战和问题需要解决。
基于脑电信号的情感识别与情绪分析研究
基于脑电信号的情感识别与情绪分析研究引言：情感识别与情绪分析是人类行为研究领域中的重要课题，因为人类情感的情绪状态对于健康、幸福和人际关系的发展具有重要影响。
传统方法主要依靠问卷调查和观察来获取情感和情绪信息，但这些方法存在主观性、随机性和测量偏差的问题。
近年来，随着脑电信号的研究发展，基于脑电信号的情感识别与情绪分析成为一种更加客观和准确的方法。
本文将介绍基于脑电信号的情感识别与情绪分析的研究进展和方法。
一、脑电信号与情感脑电信号是通过电极采集人类头皮表面的电生理活动所得到的脑电图。
它反映了大脑中神经元的电活动，并且与人类的感知、认知和情绪状态密切相关。
情感是一种主观感受，包括快乐、悲伤、愤怒、害怕等，而情绪是情感的客观表现，通常通过生理和心理反应来体现。
研究表明，脑电信号能够捕捉到人类情感和情绪的变化，因此被广泛应用于情感识别与情绪分析研究。
二、脑电信号处理与特征提取基于脑电信号的情感识别与情绪分析研究主要包括信号处理和特征提取两个步骤。
1. 信号处理脑电信号是一种复杂的生物信号，涉及到滤波、去噪、放大和增益调节等处理步骤。
这些处理步骤旨在提高信号的质量、增强信号的特征和减小噪声的干扰，从而为后续的特征提取提供准确的信号。
2. 特征提取特征提取是将脑电信号转化为可用于情感识别和情绪分析的特征向量。
常用的特征包括时域特征、频域特征、时频域特征等。
其中，时域特征包括均值、方差、平均绝对偏差等；频域特征包括功率谱密度、频带能量等；时频域特征则是结合了时域和频域的特征，可以更好地捕捉到脑电信号的动态变化。
三、情感识别和情绪分析算法基于脑电信号的情感识别和情绪分析研究常常依靠机器学习和模式识别算法。
主要包括以下几种方法：1. 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）SVM是一种常用的监督学习算法，可以通过构建一个超平面将不同情感和情绪类别分开。
该方法通过学习已标记的数据样本，构建分类模型，并对新样本进行分类。
基于脑电信号的情绪识别方法研究
基于脑电信号的情绪识别方法研究近年来，随着人工智能和大数据的发展，基于脑电信号的情绪识别方法成为情感计算和人机交互领域的热点研究方向。
情绪识别对于理解和改善人类情感状态具有重要意义，可以广泛应用于心理健康、情感辅助治疗、情感智能交互等领域。
本文将介绍基于脑电信号的情绪识别方法的研究现状、技术原理和应用前景。
首先，我们需要了解基于脑电信号的情绪识别方法的研究现状。
目前，脑电信号的情绪识别主要使用机器学习和模式识别等技术，通过对脑电信号进行特征提取和分类，实现对情绪的识别和分类。
常用的情绪分类包括高兴、悲伤、愤怒、惊讶等。
研究表明，不同情绪状态下，人脑的电活动会出现明显差异，这为基于脑电信号的情绪识别提供了依据。
其次，我们来了解一下基于脑电信号的情绪识别方法的技术原理。
在实际应用中，一般使用脑电图(EEG)作为测量脑电信号的方法。
EEG技术具有非侵入性和高时序分辨率的特点，可以捕捉到人脑在短时间尺度内的电活动变化。
在情绪识别中，通常采集被试者在不同情绪状态下的脑电数据，然后对数据进行预处理、特征提取和分类等步骤。
在预处理方面，通常需要对脑电数据进行去噪、滤波和分割等处理。
去噪可以通过滑动平均、小波变换等方法实现，以去除电源噪声和生理噪声对情绪特征的干扰。
滤波则可以通过带通滤波器实现，以保留频段内的主要脑电活动。
分割是将脑电数据划分为不同的时间段，以便对每个时间段进行处理和分析。
在特征提取方面，常用的特征包括时域特征、频域特征和时频域特征等。
时域特征包括平均值、标准差等统计特征，可以反映脑电信号的振幅和变化程度。
频域特征主要通过傅里叶变换将脑电信号从时域转换到频域，然后提取频谱参数，如功率谱密度和频带能量等。
时频域特征则是将时域和频域特征结合起来，可以更全面地描述脑电信号的特征。
最后，我们来讨论一下基于脑电信号的情绪识别方法的应用前景。
情绪识别可以应用于心理健康和情感辅助治疗等领域。
通过监测个体的情绪状态，可以及时发现和干预情绪问题，达到提醒和治疗的目的。
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计算机科学 2008Vol1 35 №1 3
基于 BPSO 的四种生理信号的情感状态识别 3 )
杨瑞请1 刘光远2 (西南大学计算机与信息科学学院 重庆 400715) 1 (西南大学电子信息工程学院 重庆 400715) 2
摘 要 通过生理信号来识别人的情感状态越来越引起人们的关注 。如何提取有效的生理信号特征进行情感状态的 分类 ,是情感识别的关键 。本文采用离散二进制粒子群优化算法 (BPSO) 进行特征选择 ,以提高情感状态分类的效果 。 通过四种生理信号来识别四种情感状态 ,用最近邻法进行分类 ,总体识别率达到 85 %。仿真实验结果表明 ,将 BPSO 方法用于生理信号的特征选择是可行的 。 关键词 生理信号 ,二进制粒子群算法 ,特征选择 ,情感识别
rand () 为在[0 ,1 ]间均匀分布的随机数 , c1 和 c2 是学习因子 ,
通常 c1 = c2 = 2 ; w 是加权系数 , 一般取值在 0. 4～0. 9 之间 。
粒子通过不断学习更新 , 最终飞至解空间中最优解所在的位
置 ,整个搜索过程结束 。最后输出的 gbest 就是算法找到的
赋给 gbest 作为初始全局极值 ,V i 的初始值设为 0 ;
步 3 :对粒子群进行性能评价 ;
步 4 :根据式 (1) 和式 (4) 更新粒子的速度和位置 ;
步 5 :用海明距离判断粒子的相似性 ;
步 6 :判断是否达到最小误差阈值或最大迭代次数 ,如果
达到 ,执行步 7 ;否则转向步 3 ;
=1
1 + e-
x
(3)
而位置的计算公式变为 :
xid = 1 , r < S ( vid )
xid = 0 其它
(4)
式中 r 为区间[ 0. 1 ,1. 0 ]上的随机数 。
2. 3 离散二进制 PSO 算法描述
在离散二进制 PSO 算法中 ,特征向量可以用一个二进制
向量来表示粒子 X = ( x1 , x2 , …, xD ) T , x i ∈{ 0 , 1} , D 表示原
t he correct rate of emotio nal classification. Thro ugh four p hysiological signals to recognition four emotional state wit h nearest classifier , t he whole recognition rate is up to 85 %. It is feasible to select p hysiological signals’feat ures wit h
生理信号的研究才刚刚起步 。通过生理信号进行情感状态分
PSO 算法源于对鸟群觅食行为的模拟[5] 。它与遗传算
类需要选出一组最优特征组合 ,使分类错误率最小 。目前 ,用 于生理信号的特征选择的方法有 Fisher[2～4] 、SFFS[3] 、ANO2
法 ( GA) 等进化算法很相似 ,同样基于群体和适应度的概念 。 假设在一个 D 维的目标搜索空间中 ,有 m 个粒子组成一个群
步 7 :输出最优目标值和粒子 ,该粒子即为找到的最优特
征组合 。
3 基于 BPSO 的特征选择结果
本文所使用的数据来源于德国奥森堡大学的多媒体与信 号处理实验室[10] 。这些数据采自一个人在四种不同情感状 态 (Joy 、Anger 、Sadness 、Pleasure) 下分别对应的四种生理信 号 ( SC、EM G、RSP 、EC G) 。计算出每种信号的各种统计值作 为原始特征 ,如均值 、中值 、标准差 、一阶差分 、二阶差分 、最小 值 、最大值 、最小最大值比率等 。皮电信号提取了 21 个特征 , 肌电信号提取了 21 个特征 ,呼吸信号提取了 67 个特征 ,心电 信号提取了 84 个特征 ,共提取了 193 个特征 。测量了四种情 感状态对应的四种生理信号 ,即四个类别的数据 ,每个类别 25 个样本 ,总共有 100 个样本 。
全局最优解 。
2. 2 离散二进制 PSO 算法 在离散二进制 PSO 算法中 ,粒子的每一维 xid 限制为 0 或 1 ,而速度不做这种限制 。速度表示位置改变的概率 。迭 代过程中 V id 的计算同连续形式的 PSO ,用速度的 Sigmoid 函 数表示位置状态改变的可能性 :
s( x)
生理信号
数量 子集数量 识别率 识别率 识别率
SC
21
4
47 % 40 % 45. 88 %
EM G
21
4
68 % 66 % 67. 72 %
RSP
67
5
73 % 67 % 69. 86 %
EC G
84
8
67 % 57 % 62. 94 %
SC , EM G ,RSP , ECG 193
8
85 % 62 % 70. 10 %
落 ,其中第 i 个粒子表示为一个 D 维的向量 X i = ( xi1 , xi2 , …, xiD ) , i = 1 ,2 , …, m ,即第 i 个粒子在 D 维的搜索空间中的 位置是 X i 。换言之 ,每个粒子的位置就是一个潜在的解 。将 Xi 带入一个目标函数就可以计算出其适应值 ,根据适应值的 大小衡量 X i 的优劣 。第 i 个粒子的“飞翔”速度也是一个 D 维的向量 ,记 V i = ( vi1 , vi2 , …, viD ) T 。记第 i 个粒子迄今为止 搜索到的最优位置为 pbest i = ( pbesti1 , pbesti2 , …, pbestiD ) , 整 个粒子群迄今为止搜索到的最优位置为 gbestg = ( gbest1 , gbest2 , …, gbestD ) 。粒子在找到上述两个极值后 , 就根据下
从表 1 可以看出 ,用单一生理信号识别四种情感状态时 , RSP 的识别效果最好 ,SC 的识别效果最差 ;用四种生理信号 来识别四种情感时 ,总体识别率最高达到 85 % ,得到八个特 征的组合 :肌电信号的一阶差分和二阶差分的最小比率 、呼吸 信号的最大值比率 、呼吸信号一阶差分的最大值比率 、呼吸信 号脉冲的中值 、呼吸信号二阶差分的最大比率 、呼吸信号幅度 的二阶差分的最大比率以及皮电信号的均值 ;平均识别率是程 序连续运行 50 次的平均结果 ,四种生理信号识别四种情感的 平均识别率较差 ,这是因为 PSO 算法易陷入局部极小点 ,下一 步的工作将放在增强算法的鲁棒性上 ,以期能提高m.
Keywords Physiological signal , Binary particle swarm optimizatio n (B PSO) , Feat ure selectio n , Emotio n recognition
1 引言
粒子群优化 PSO (particle swarm optimization) 算法是最 近出现的一种模拟鸟群捕食行为的仿生算法 , 是智能优化算
VA[4] 、SFS、SBS 等 ,识别率均达到 80 %以上 。这些方法都是 一些传统的方法 ,计算速度比较慢 。
特征选择的任务[5] 是从一组数量为 D 的特征中选择出 数量为 d ( D > d) 的一组最优特征 ,是一个组合优化问题 ,因 此可以使用解决优化问题的方法来解决特征选择问题 。常用 的方法有分支定界法 、顺序前进法 、顺序后退法 、增 l 减 r 法 等 ,也可以使用模拟退火 、遗传算法 、禁忌搜索和粒子群优化 等智能化启发式算法 。目前 ,还没有看到有人将智能算法应 用于情感生理信号的特征选择问题 。
始特征的数量 。如果 X 的第 i 位为 1 ,则此特征被选中 ;如果
为 0 ,则此特征未被选中 。速度表示特征被选中的概率 。
离散二进制 PSO 算法步骤 :
步 1 :设置群体大小 m 、最大迭代次数 、迭代阈值 t 和最小
误差阈值 ;
步 2 :初始化粒子群的位置和速度 , 计算每个粒子的适配
值 ,将其作为初始个体极值 pbesti , 将所有 pbesti 中的最小值
( p gd - xid )
(1)
x id = xid + V id
(2)
其中 :V id 代表第 i 个粒子第 d 维的速度 。为了防止粒子远离
搜索空间 , 粒子的每一维速度限制为 V id ∈[ - V max , V max ] ,
V max是常数 ,由用户设定 。xid 代表第 i 个粒子第 d 维的位置 ,
Emotion Recognition Using Four Physiological Signals Based on BPSO
YAN G Rui2Qing1 L IU Guang2Yuan2
( Facult y of Comp uter & Information Science , Sout hwest Universit y , Chongqing 400715) 1 ( Facult y of Elect ronic Information Engineering , Sout hwest U niversit y , Chongqing 400715) 2