结合人脸图像和脑电的情绪识别技术

摘要：

本文通过人脸图像和脑电两个输入信号对情绪识别技术展开研究. 采用对应不同情绪的电影片段对被实验者进行情绪刺激的方法采集输入信号. 通过表情识别出八种基本表情的分类, 通过脑电识别出情绪的三种强弱波动. 通过决策层面的信息融合, 进行情绪分类. 最终的识别准确率达到89.5%, 高于采用单模态进行识别的准确率,分别为: 表情识别: 81.35%, 脑电识别: 71.53%.

关键词：情绪识别、计算机视觉、脑机接口、机器学习、决策层信息融合

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资助基金：国家自然科学基金青年科学基金61503143;广东省自然科学基金博士科研启动项目2014A030310244;广州市科技计划项目珠江科技新星专题项目201710010038

在线出版日期：2018-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：9-15