[发明专利]一种基于宽度学习的视觉诱发电位识别情绪方法

说明书

本发明属于生物特征识别领域的脑电信号特征分类，具体为一种基于宽度学习的视觉诱发电位识别情绪方法。包括对国际情感图片系统(IAPS)进行适应性评估；采集基于视觉诱发产生的脑电信号；通过带通滤波等方法对数据进行预处理；对脑电信号在不同方法下的多特征提取；基于宽度学习的脑电信号分类处理五个步骤，本发明设计实验方法对国际情感图片系统(IAPS)进行适应性评估，增加实验的准确性；通过带通滤波等方法对数据进行预处理，消除在不同时间脑电信号之间的波动和差异；采用功率谱密度法进行多特征提取提高脑电信号及情感分类的鲁棒性和效率；用宽度学习的方法进行情绪分类使得其结果避免陷入局部最优以及可以节约成本。

技术领域

本发明属于生物特征识别领域的脑电信号特征分类，具体为一种基于宽度学习的视觉诱发电位识别情绪方法。

背景技术

情绪是人在受到外界的刺激时产生的一种反应，是对一系列主观认知经验的通称，是多种感觉、思想和行为综合产生的心理和生理状态。其中这些刺激包括视觉、听觉、嗅觉等。情绪在心理学界并不是单一的存在，它不仅包含了心理反应和生理反应还反映了人的自身需求和主观态度。在情绪发生时总伴随着某些外部表现，这些与情绪有关的外部表现叫表情，这些表情包括有面部表情、姿态表情、语调表情以及感觉反馈。而情绪的本质是以主体的需要、愿望等倾向为中介的一种心理现象。情绪具有独特的生理唤醒、主观体验和外部表现三种成分。符合主体的需要和愿望，会引起积极的、肯定的情绪，相反就会引起消极的、否定的情绪。

脑-机接口是在人脑与计算机或其它电子设备之间建立的直接的交流和控制通道,通过这种通道，人就可以直接通过脑来表达想法或操纵设备，而不需要语言或动作，这可以有效增强身体严重残疾的患者与外界交流或控制外部环境的能力，以提高患者的生活质量。脑- 机接口技术是一种涉及神经科学、信号检测、信号处理、模式识别等多学科的交叉技术。

情绪识别的研究也一直在进行，不过基于脑电的情感分类研究仍然面临着很多问题：在进行情绪图片诱发实验时如何对国际情绪图片系统(IAPS)评估使得实验结果更加准确；如何有效地缓解不同受试者，在不同时间脑电信号之间的波动和差异；如何提高脑电信号情感分类的鲁棒性和效率；用什么样的算法进行情绪分类使得其结果影响不大的情况下尽可能地节省时间成本。

发明内容

为了克服以上问题，本发明提出一种基于宽度学习的视觉诱发电位识别情绪方法。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种基于宽度学习的视觉诱发电位识别情绪方法，其特征在于，包括以下具体步骤：

步骤一：对国际情感图片系统(IAPS)进行适应性评估；

步骤二：采集基于视觉诱发产生的脑电信号；

步骤三：通过带通滤波等方法对数据进行预处理；

步骤四：对脑电信号在不同方法下的多特征提取；

步骤五：基于宽度学习的脑电信号分类处理。

所述步骤一包括以下步骤：

2.1从IAPS中选择了64张图片，按照愉悦度范围分为八个等级，等级越高愉悦度越大，每个等级8张图片，愉悦度分数越高代表情绪越积极，愉悦度范围为1～9；

2.2将外界对受试者的干扰降到最低限度，受试者端坐于PC机前1m处，受试者中包含五名男生和五名女生，年龄在22-26岁之间，并被告知实验目的和过程，实验流程如下：

(1)情绪准备，在屏幕上会出现“准备”的标志，提示被试者做好准备，准备时间持续3秒；

(2)图片诱发，被试者观看出现的图片6秒，充分感受图片所要表达的情绪；

(3)情绪评价，被试者看完一幅图片后，需要对实验中选择的八个等级图片进行简单的适用性评估打分；