情緒模型是情緒識(shí)別研究的理論基礎(chǔ),決定了數(shù)據(jù)標(biāo)注方式和算法設(shè)計(jì)方向。研究者普遍采用兩類模型:
離散情緒模型
我國(guó)自古以來(lái)就有“七情六欲”的說(shuō)法,其七情指的是喜、怒、哀、樂(lè)、愛(ài)、惡、欲;美國(guó)心理學(xué)家Ekman等人通過(guò)分析人類的面部表情,將人類的情緒劃分為生氣、討厭、害怕、高興、悲傷和驚訝等6種基本情緒類別。Plutchik進(jìn)一步擴(kuò)展為八種,并引入“情緒輪”概念,允許基本情緒混合形成復(fù)雜情緒(如“失望=驚訝+悲傷”)。以上的情緒分類在研究界中稱為離散情緒模型,所有其他情緒都可以由這些基本情緒構(gòu)成(例如,失望由驚訝和悲傷組成)。
連續(xù)維度模型
在另一種維度上,Russell最早提出了二維的連續(xù)情緒模型(Valence-Arousal),以愉悅度為橫軸、喚醒度為縱軸,是最為廣泛使用的二維模型。Mehrabian提出了三維連續(xù)情緒模型(Valence-Arousal-Dominance),在二維模型的基礎(chǔ)上增加了支配度。連續(xù)模型可以在其坐標(biāo)上找到人的所有基本情緒,能夠有效反映情緒的連續(xù)變化過(guò)程,具有參考價(jià)值,這兩種模型都有較高認(rèn)可度。
二維模型(VA)
Valence(效價(jià)):表示情緒的愉悅程度,從-1(極度不愉快)到+1(極度愉悅)。例如,DEAP數(shù)據(jù)集中,被試觀看音樂(lè)視頻后通過(guò)SAM量表對(duì)Valence評(píng)分。
Arousal(喚醒度):表示情緒的生理激活程度,從-1(平靜)到+1(高度興奮)。例如,在VR教育場(chǎng)景中,高喚醒度可能關(guān)聯(lián)學(xué)習(xí)效率提升。
二維情緒模型(VA),B:SAM量表
三維模型(VAD)
Dominance(支配性):表示個(gè)體對(duì)情緒的控制感。例如,恐懼情緒通常伴隨低支配性(受環(huán)境控制),而憤怒則可能伴隨高支配性。
三維情緒模型(VAD)
HUIYING
EEG信號(hào)與情緒的相關(guān)性
EEG信號(hào)的節(jié)律性活動(dòng)與情緒狀態(tài)存在強(qiáng)關(guān)聯(lián),其神經(jīng)機(jī)制和特征選擇是研究重點(diǎn)。
腦區(qū)功能與情緒
前額葉皮層(Frontal lobe)
左前額葉活躍度升高與積極情緒(如喜悅)相關(guān),右前額葉則與消極情緒(如悲傷)相關(guān)。這一現(xiàn)象被稱為“前額葉不對(duì)稱性”,在抑郁癥患者中尤為顯著。Gamma頻段(30-45 Hz)在前額葉的功率變化可有效區(qū)分高/低喚醒狀態(tài)。
顳葉(lobe)與頂葉(Parietal)
顳葉(尤其是杏仁核)參與恐懼情緒處理,頂葉則與情緒相關(guān)的身體感知整合有關(guān)??缒X區(qū)功能連接(如Theta頻段相位同步)可反映情緒復(fù)雜性。
頻帶特征與情緒映射
EEG通過(guò)頭皮電極記錄大腦神經(jīng)元活動(dòng)的電信號(hào),其時(shí)間分辨率可達(dá)毫秒級(jí)。EEG作為中樞神經(jīng)系統(tǒng)活動(dòng)的直接表征,其節(jié)律與腦區(qū)活動(dòng)與情緒顯著相關(guān)。
Delta(0.5-3 Hz):與深度放松相關(guān),在情緒識(shí)別中貢獻(xiàn)較低。
Theta(4-7 Hz):在情緒記憶加工中起重要作用,前額中線Theta功率升高與音樂(lè)誘發(fā)的愉悅感相關(guān)。
Alpha(8-13 Hz):與放松狀態(tài)相關(guān),情緒變化可能抑制或增強(qiáng)其功率。
前額Alpha不對(duì)稱性(左側(cè)功率<右側(cè))是消極情緒的標(biāo)記。閉眼靜息態(tài)Alpha波可能干擾情緒信號(hào),需在預(yù)處理中濾除。
聆聽音樂(lè)時(shí)左右額葉腦電圖α 波功率差異
Beta(14-30 Hz):與警覺(jué)性和情緒喚醒相關(guān),Beta-2(18-22 Hz)功率在憤怒情緒中顯著升高。
Gamma(30-45 Hz):與復(fù)雜情緒處理和跨腦區(qū)同步活動(dòng)相關(guān),高頻Gamma活動(dòng)與高喚醒情緒(如興奮)強(qiáng)相關(guān)。
頻帶特征與情緒映射
HUIYING
基于EEG的情感識(shí)別經(jīng)典研究方法
情感識(shí)別經(jīng)典研究方法流程
腦電信號(hào)的采集和特征提取,基本需要經(jīng)過(guò)被試者挑選→情緒誘發(fā)→腦電信號(hào)采集→信號(hào)預(yù)處理→特征提取于分析幾個(gè)步驟。
情感識(shí)別經(jīng)典研究方法流程
EEG采集:通過(guò)讓受試者觀看情感刺激(如圖片、視頻、聲音),采集其EEG數(shù)據(jù) 。
信號(hào)預(yù)處理:對(duì)采集到的原始EEG數(shù)據(jù)進(jìn)行信號(hào)濾波、降噪、去除偽跡等處理。
情感相關(guān)特征提取:提取統(tǒng)計(jì)特征、時(shí)頻域特征、非線性混沌系統(tǒng)特征等與情感相關(guān)的特征。
特征選擇:運(yùn)用基于過(guò)濾、包裝、嵌入的方法,以及遺傳和進(jìn)化算法等,從提取的特征中篩選出有效特征。
情感識(shí)別建模與推斷:采用統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)方法、深度學(xué)習(xí)方法、模糊邏輯等進(jìn)行情感識(shí)別模型構(gòu)建和結(jié)果推斷。
情緒誘發(fā)方法
情緒誘發(fā)是EEG實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的核心環(huán)節(jié),常用方法包括:
視覺(jué)刺激:國(guó)際情感圖片系統(tǒng)(IAPS)、視頻片段(如DEAP數(shù)據(jù)庫(kù));
聽覺(jué)刺激:音樂(lè)(國(guó)際情感數(shù)字化聲音庫(kù),IADS)或自然聲音;
任務(wù)誘發(fā):回憶情感事件、社交互動(dòng)或游戲任務(wù)。
多模態(tài)刺激(如視聽結(jié)合):結(jié)合視覺(jué)、聽覺(jué)和場(chǎng)景交互,增強(qiáng)情緒誘發(fā)效果
不同情緒腦電圖
積極情緒腦電圖
消極情緒腦電圖
中性情緒腦電圖
HUIYING
回映產(chǎn)品: 可穿戴情緒識(shí)別設(shè)備
可穿戴情緒識(shí)別設(shè)備是一個(gè)綜合情緒識(shí)別平臺(tái)。該平臺(tái)通過(guò)實(shí)時(shí)采集EEG腦電、EDA皮電、EHOG/EVOG眼電、心率、血氧、溫度、姿態(tài)等生理參數(shù)進(jìn)行情緒的效價(jià)、喚醒度等分析。
適用領(lǐng)域:認(rèn)知科學(xué)、運(yùn)動(dòng)科學(xué)、工效學(xué)、人機(jī)交互、虛擬現(xiàn)實(shí)研究、
基本參數(shù)
采樣率:最高16KHZ;
共模抑制比:≥ 100dB;
噪聲:≤ 5uV;
輸入阻抗:≥ 1000MΩ;
腦電EEG:2~100uV;
皮電EDA/GSR:0.5uV~0.2mV,1~100Hz;
血氧SPO2:35-99%;
心率:30-250bpm;
溫度TMEP:-55℃ ~150℃,精度0.1℃;
眼電EHOG/EVOG:50~3500uV,0.1~100Hz;
加速度ACC:±2g、±4g、±8g、±16g范圍可調(diào);
陀螺儀GYR:±250° /sec、±500° /sec、±1000° /sec、±2000° /sec范圍可調(diào)。
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基于FPGA和高速串門A/D轉(zhuǎn)換器實(shí)現(xiàn)腦電信號(hào)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

使用ADS1299進(jìn)行腦電信號(hào)采集時(shí)采集不到腦電信號(hào),怎么解決?
ADS1299為什么測(cè)量不到腦電信號(hào)?如何解決?
ADS1299測(cè)量腦電信號(hào)的寄存器配置該如何配置呢?
可以使用ADS1299EEG-FE配套的DSP進(jìn)行嵌入式開發(fā),處理其采集的腦電信號(hào)嗎?
基于PSoC腦電信號(hào)采集系統(tǒng)
基于labview的腦電信號(hào)處理
怎么處理基于DSP Builder的腦電信號(hào)?
怎么設(shè)計(jì)基于ADS1298與FPGA的高性能腦電信號(hào)采集系統(tǒng)?
基于SOPC的腦電信號(hào)實(shí)時(shí)處理

基于小波分析的腦電信號(hào)處理
腦電信號(hào)偽跡去除的研究進(jìn)展_杜曉燕
Builder的腦電信號(hào)小波處理解析

結(jié)合bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行分析的方法

評(píng)論