基于被动感知的情绪识别机制研究

发布时间：2024-04-03 02:15

　　随着科学技术的进步和社会的飞速发展,情绪识别的研究越来越受到研究人员的关注。情绪来源于某种心理或生理过程,该过程是由某个与人的心理状态或特征相关的事件或对象所激发的。所以,情绪与人的心理健康状态息息相关。情绪识别的研究可以帮助人们管理情绪,发现潜在的心理问题并提前预防。同时随着人工智能时代的到来,情绪识别是智能机器人与人类交互中的一项关键技术。若机器人可以理解或识别人类情绪并做出适当的反应则可以更智能更人性化。情绪识别通常有主动感知和被动感知两种方式。基于主动感知的情绪识别需要依赖于昂贵的专用设备或者专门部署,代价较为昂贵;同时需要参与者的积极参与,时间成本高同时所获取的样本数据量是极其有限的。被动感知以其低成本、大规模、非侵入性等优点获得了研究人员的青睐。所以,我们采用了基于被动感知的情绪识别方式。本文将围绕基于被动感知的情绪识别机制展开研究,以两种常用的被动感知方式:在线社交网络感知和智能手机感知为脉络,通过对感知数据的处理以及机器学习模型的构建,深入探讨了基于被动感知的情绪识别的可行性,并进一步发掘了在不同被动感知方式下的情绪识别的应用场景。在基于在线社交网络被动感知的情绪识别方...

【文章页数】：141 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

图1-1:经典维度情绪模型

动感知的情绪识别的相关研究背景进行描述。首先，我们对情绪的相关描述模??型进行了介绍。之后，我们将详细介绍了各种被动感知技术，包括在线社交网??络被动感知和智能手机被动感知。??１．１．１情绪描述模型??情绪描述模型是情绪识别的研究基础。近年来研究人员提出了各种模型??来描述情绪....

图１－３：智能手机感知数据示例??

?ａｐｐ使用日志数据??图１－３：智能手机感知数据示例??图１－２显示的是我们可以从用户的Ｔｗｉｔｔｅｒ主页上获取的感知数据。除了可??以获取用户的基本资料信息，比如“粉丝”数量，关注数量等。还可获取用户所??有“转发”以及自己发布的所有推文，以及评论内容，“点赞”数量等。此外，....

图１－２显示的是我们可以从用户的Ｔｗｉｔｔｅｒ主页上获取的感知数据

丰富的传感器数据?ａｐｐ使用日志数据??图１－３：智能手机感知数据示例??图１－２显示的是我们可以从用户的Ｔｗｉｔｔｅｒ主页上获取的感知数据。除了可??以获取用户的基本资料信息，比如“粉丝”数量，关注数量等。还可获取用户所??有“转发”以及自己发布的所有推文，以及评论内容，“点赞....

图1-4:基于被动感知的情绪识别研究概述

问题形式化为了多标签分类的问题。同时分别提出了基于此两种感知方式的情??绪识别的应用场景：一方面在在线社交网络中，利用多元线性回归模型对用户??幸福度和好友之间幸福度影响力进行了量化，挖掘出了具有高影响力的用户群??体，另一方面在智能手机感知环境中，提出了自动情绪稳态检测的问题并....

本文编号：3946564