仪器仪表学报
儀器儀錶學報
의기의표학보
CHINESE JOURNAL OF SCIENTIFIC INSTRUMENT
2014年
8期
1693-1699
,共7页
戴逸翔%王雪%李宣平%张鹏博
戴逸翔%王雪%李宣平%張鵬博
대일상%왕설%리선평%장붕박
情绪识别%可穿戴%稀疏脑电测量%生物信息感知网络%模糊粗糙分类
情緒識彆%可穿戴%稀疏腦電測量%生物信息感知網絡%模糊粗糙分類
정서식별%가천대%희소뇌전측량%생물신식감지망락%모호조조분류
emotion recognition%wearable%sparse EEG sensing%biosensor network%fuzzy rough classification
情绪健康与人们的工作生活乃至社会公共安全紧密相关。情绪识别通过测量表征情绪状态的生物信息识别人的个体情绪,为情绪健康状态辨识提供依据。生物信息感知网络可用于复杂环境生物信息的感知测量,对特定场景下的情绪监测具有重要意义。本文提出一种面向生物信息感知网络稀疏脑电测量的模糊粗糙情绪识别方法,采用稀疏脑电测量设备以及无线可穿戴生物传感节点构建多模生物信息感知网络,测量提取情绪相关信息,并对多模生物信息进行融合分析,针对情绪本身的模糊粗糙特性、依据脑电专注度模糊门限提出一种改进的模糊粗糙近邻分类算法(FRNN)。该方法削减了28.20%的运算量,提高了情绪识别效率;同时减少了无关情绪样本对分类准确率的影响,提高情绪识别准确率6%~7%,识别率65.53%高于同类研究成果。本文在可穿戴网络架构下实现了情绪的快速识别,可为日常情绪健康监测提供有效参考依据。
情緒健康與人們的工作生活迺至社會公共安全緊密相關。情緒識彆通過測量錶徵情緒狀態的生物信息識彆人的箇體情緒,為情緒健康狀態辨識提供依據。生物信息感知網絡可用于複雜環境生物信息的感知測量,對特定場景下的情緒鑑測具有重要意義。本文提齣一種麵嚮生物信息感知網絡稀疏腦電測量的模糊粗糙情緒識彆方法,採用稀疏腦電測量設備以及無線可穿戴生物傳感節點構建多模生物信息感知網絡,測量提取情緒相關信息,併對多模生物信息進行融閤分析,針對情緒本身的模糊粗糙特性、依據腦電專註度模糊門限提齣一種改進的模糊粗糙近鄰分類算法(FRNN)。該方法削減瞭28.20%的運算量,提高瞭情緒識彆效率;同時減少瞭無關情緒樣本對分類準確率的影響,提高情緒識彆準確率6%~7%,識彆率65.53%高于同類研究成果。本文在可穿戴網絡架構下實現瞭情緒的快速識彆,可為日常情緒健康鑑測提供有效參攷依據。
정서건강여인문적공작생활내지사회공공안전긴밀상관。정서식별통과측량표정정서상태적생물신식식별인적개체정서,위정서건강상태변식제공의거。생물신식감지망락가용우복잡배경생물신식적감지측량,대특정장경하적정서감측구유중요의의。본문제출일충면향생물신식감지망락희소뇌전측량적모호조조정서식별방법,채용희소뇌전측량설비이급무선가천대생물전감절점구건다모생물신식감지망락,측량제취정서상관신식,병대다모생물신식진행융합분석,침대정서본신적모호조조특성、의거뇌전전주도모호문한제출일충개진적모호조조근린분류산법(FRNN)。해방법삭감료28.20%적운산량,제고료정서식별효솔;동시감소료무관정서양본대분류준학솔적영향,제고정서식별준학솔6%~7%,식별솔65.53%고우동류연구성과。본문재가천대망락가구하실현료정서적쾌속식별,가위일상정서건강감측제공유효삼고의거。
Emotion recognition is a process in which emotions are identified and recognized according to related bio-signals.This paper develops a fuzzy rough emotion recognition method based on sparse EEG sensing in biosensor network,which can help monitor emotional health in specific environment.Sparse EEG sensing equipment and wireless wearable bio-sensing nodes are used to record EEG data and multimodal bio-signals under different stimulations.According to the fuzzy and rough characteristics of emotion recognition,this paper proposes an adapted Fuzzy Rough Nearest Neighbors (FRNN)classification method based on the data fusion of sparse EEG and bio-sig-nals.A fuzzy threshold of EEG attention value is proposed to reduce 28.20%of the calculation task and improve the accuracy by 6%~7%,which reaches to 65.53%(higher than related works).The experiment results indicate that this framework realizes fast and relia-ble emotion recognition in wearable web-enabled sensing environment and provides a solution to primary diagnosis of emotional health.