The invention relates to an emotion recognition method based on EEG signal comprises: Step 1, EEG signal acquisition: a multi channel EEG acquisition equipment acquisition test EEG; preprocessing step 2, EEG: EEG signal of the preprocessing step 1, to reduce the false trace interference, improve the final recognition rate; step 3, feature extraction and selection; learning and classification step 4, emotional patterns. The present invention based on emotion recognition technology of EEG in stability, accuracy and practicality of the requirements, problems and characteristics of the automatic removal of artifacts of emotion recognition based on the EEG selection method and the use of fMRI aided EEG channel selection method and so on, get emotional recognition effect better.
【技术实现步骤摘要】
一种基于脑电信号的情绪识别方法
:本专利技术属于生物特征识别领域的脑电信号特征分类,具体涉及一种基于脑电信号的情绪识别方法。
技术介绍
:情绪是人的感觉、思想和行为的综合状态,它既包括人们由于个人经历对外界或自身剌激的心理反应,也包括随之产生的生理反应。情绪在人们的日常生活沟通交流中至关重要。脑机接口领域的情绪检测可以应用在多个领域,如:娱乐、教育、卫生保健,甚至市场营销领域。之前对于情绪的研究通常是使用人们的面部表情、声音和肢体语言等外在特征。虽然这些特征容易获取,但是也容易被伪装,尤其是当人们不想别人知道他们的内心想法时。所以,基于脑电信号的情绪识别引起更多关注。
技术实现思路
:本专利技术的目的是针对现有技术的不足,提供了一种基于脑电信号的情绪识别方法,通过基于EEG的情绪识别技术在稳定性、准确性和实用性方面的要求,对基于EEG进行情绪识别中的伪迹自动去除方法、特征选择方法以及利用fMRI辅助的EEG通道选择方法等问题进行了研究。本专利技术采用的技术方案在于:一种基于脑电信号的情绪识别方法,包括如下步骤:步骤1、脑电信号的采集:采用多通道脑电采集设备采集被试脑电信号;步骤2、脑电信号的预处理:对步骤1所得的脑电信号进行预处理,以减少伪迹干扰,提高最终分类识别率;步骤3、特征提取与选择;步骤4、情绪模式的学习和分类。优选地,步骤2所述的脑电信号的预处理,减少伪迹干扰的方法为基于先验信息的脑电伪迹在线自动去除方法。优选地,步骤3所述的特征提取方法采用的是过滤式(Filter)算法,所述的特征选择方法采用的是fMRI通道选择方法。优选地,步骤4所述的情绪模式的 ...
【技术保护点】
一种基于脑电信号的情绪识别方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1、脑电信号的采集:采用多通道脑电采集设备采集被试脑电信号;步骤2、脑电信号的预处理:对步骤1所得的脑电信号进行预处理,以减少伪迹干扰,提高最终分类识别率;步骤3、特征提取与选择;步骤4、情绪模式的学习和分类。
【技术特征摘要】
1.一种基于脑电信号的情绪识别方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1、脑电信号的采集:采用多通道脑电采集设备采集被试脑电信号;步骤2、脑电信号的预处理:对步骤1所得的脑电信号进行预处理,以减少伪迹干扰,提高最终分类识别率;步骤3、特征提取与选择;步骤4、情绪模式的学习和分类。2.根据权利要求1所述的一种基于脑电信号的情绪识别方法,其特征在于,步骤2所述的脑电信号的预处理...
【专利技术属性】
技术研发人员:韦琦,金子敦,马群,张付浩,朱莹莹,
申请(专利权)人:哈尔滨理工大学,
类型:发明
国别省市:黑龙江,23
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