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    基于腦電和眼動信號的跨文化情緒識別研究

    甘璐  
    【摘要】:情緒,是一種與思維、感知和行為相關的精神狀態。探索情緒產生的機理以及情緒在各種不同條件和環境下的變化與特性,可以幫助人們更好地理解自己,可以為開發更加自然、友好的人機交互系統提供技術支撐,也可以幫助實現許多精神疾病的客觀評估與輔助治療??缥幕那榫w差異研究同樣也是心理學、認知科學、神經科學和精神醫學等學科的一個重要研究分支。已經有許多科學研究發現,對于不同文化背景的人群,對情感的理解存在共性與差異性。但是,已有的研究大多停留在定性的分析,缺乏客觀和定量的研究。因此,本研究選擇了中國人和法國人,進行基于腦電和眼動信號的正向、中性及負向情緒識別的對比研究,探索中法兩國被試在腦電與眼動模式上的異同。中國被試的數據來自于公開數據集,因此我們設計了法國人的實驗并采集刺激素材,招募了8名法國被試,完成了共計24組實驗。實驗采集到的腦電及眼動數據將經過預處理、特征提取及特征平滑,并輸入分類器進行分類。為了探索中國人與法國人在三類情緒識別方面的異同,我們使用了支持向量機對腦電及眼動信號進行分類,并使用了腦電地形圖及功能性腦連接分析算法對中法兩國被試的腦電信號進行可視化。為了探索多模態跨文化情緒識別和提升跨文化情緒識別的精度,我們采用深度典型分析的方法將腦電及眼動信號進行融合。為補充訓練數據量不足的問題,我們使用了條件生成式對抗網絡生成腦電與眼動數據。通過系統的實驗比較,我們發現中法被試的腦電特征均在高頻段下對三類情緒有更好的區分能力。對于兩國不同類型的腦電特征,微分熵特征均是三類情緒識別能獲得最高準確率的腦電特征。腦電地形圖與功能性腦連接分析的結果從可視化的角度展現了中法被試在高頻段腦電模式上的相似之處。使用條件生成式對抗網絡則有效地生成了腦電及眼動數據,我們發現腦電特征對于區分正向及中性情緒有優勢,而眼動特征則更善于區分負向情緒,在結合兩種模態后,中法被試的情緒識別準確率均得到了提升。


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