一种基于皮肤电信号的情绪状态测评方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于皮肤电信号的情绪状态测评方法及系统，属于涉及情绪测评技术领域。本发明专利技术的方案通过对被测者在经历叙述过程中的皮肤电信号进行采集来分析其测评阶段的情绪及情绪变化，获得更有参考价值的情绪测评报告。报告。报告。

【技术实现步骤摘要】
一种基于皮肤电信号的情绪状态测评方法及系统


[0001]本专利技术涉及情绪测评
，具体而言，涉及一种基于皮肤电信号的情绪状态测评方法、系统、电子设备及计算机存储介质。

技术介绍

[0002]目前大多通过对于面部表情及语音语调来识别人员的情绪，虽然这一种情绪识别的方法操作便捷，但对于那些因某些原因而无法正确表达情绪的患者来说，显然并不适用。本专利技术旨在解决该技术问题。

技术实现思路

[0003]为解决上述技术问题至少之一，本专利技术具体提供了一种基于皮肤电信号的情绪状态测评方法、系统、电子设备及计算机存储介质。
[0004]本专利技术的第一方面提供了一种基于皮肤电信号的情绪状态测评方法，包括如下步骤：获取被测者在测评状态下的皮肤电信号，将所述皮肤电信号输入人工神经网络，得到若干第一情绪类型及对应的第一情绪测评值；获取所述被测者的测评关联数据，根据所述测评关联数据对部分所述第一情绪类型对应的所述第一情绪测评值进行修正，得到第二情绪测评值；根据所述第一情绪类型和所述第一情绪测评值、所述第二情绪测评值生成情绪测评报告。
[0005]进一步地，所述获取被测者在测评状态下的皮肤电信号，包括：根据测评目的确定若干测评叙述项目，根据若干所述测评叙述项目得出所述测评状态；指引所述被测者依照所述测评叙述项目进行经历叙述，获取被测者在该测评状态下的所述皮肤电信号。
[0006]进一步地，在将所述皮肤电信号输入人工神经网络之前，还包括：S1：获取样本人群若干情绪类型的皮肤电信号，并对数据进行降噪处理，构成第一样本集；S2：从所述第一样本集中提取若干统计特征值，将特征值进行归一化处理以使各特征值的取值范围限定在（0，1）之间，构成第二样本集，将若干所述情绪类型的皮肤电信号数据划分为训练集和验证集；S3：选取人工神经网络作为情绪识别模型，初始化各个神经元节点的权值和阈值；S4：在运行遗传算法时，将若干所述情绪类型的训练集数据作为输入，对人工神经网络进行训练，通过训练调整各个神经元之间的连接权值；S5：使用验证集测试人工神经网络，优化神经元节点的权值和阈值。
[0007]进一步地，所述获取所述被测者的测评关联数据，根据所述测评关联数据对部分
所述第一情绪类型对应的所述第一情绪测评值进行修正，得到第二情绪测评值，包括：根据所述测评叙述项目确定第一测评关联数据，以及所述第一情绪类型中的若干第二情绪类型；根据所述第一测评关联数据确定第一修正系数，根据所述第一修正系数将对应的所述第二情绪类型对应的所述第一情绪测评值修正为所述第二情绪测评值。
[0008]进一步地，所述方法还包括：根据所述测评叙述项目确定第二测评关联数据，根据所述第二测评关联数据确定第二修正系数；则所述根据所述第一修正系数将对应的所述第二情绪类型对应的所述第一情绪测评值修正为所述第二情绪测评值，具体为：根据所述第二修正系数和所述第一修正系数将对应的所述第二情绪类型对应的所述第一情绪测评值修正为所述第二情绪测评值。
[0009]进一步地，所述根据所述第一情绪类型和所述第一情绪测评值、所述第二情绪测评值生成情绪测评报告，包括：构建情绪波动坐标系，该坐标系x轴为时刻，y轴为情绪测评值；将各所述第一情绪类型、所述第二情绪类型分别按照所述第一情绪测评值、所述第二情绪测评值映射至该坐标系，得到情绪走势图，根据所述情绪走势图生成所述情绪测评报告。
[0010]进一步地，所述根据所述第一情绪类型和所述第一情绪测评值、所述第二情绪测评值生成情绪测评报告，还包括：将所述被测者的所述情绪测评报告的至少一部分与常模群体的情绪测评报告作对比，据此判断所述被测者是否有情绪异常现象。
[0011]本专利技术的第二方面提供了一种基于皮肤电信号的情绪状态测评系统，包括获取模块、处理模块、存储模块；所述处理模块与所述获取模块、所述存储模块电连接；所述存储模块，用于存储可执行的计算机程序代码；所述获取模块，用于获取被测者在测评状态下的皮肤电信号及测评关联数据，并传输给所述处理模块；所述处理模块，用于通过调用所述存储模块中的所述可执行的计算机程序代码，执行如前任一项所述的方法。
[0012]本专利技术的第三方面提供了一种电子设备，包括：存储有可执行程序代码的存储器；与所述存储器耦合的处理器；所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行如前任一项所述的方法。
[0013]本专利技术的第四方面提供了一种计算机存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如上任一项所述的方法。
[0014]本专利技术的有益效果在于：1）有别于基于面部表情和语音语调来识别人员的情绪的传统方式，本专利技术使用皮肤电信号来识别人类的四种情绪类型，即快乐、愤怒、恐惧和悲伤；2）本专利技术使用人工神经网络来分析被测者的皮肤电信号相关的多个特征，通过综合分析可以快速得到更为准确的情绪类型；
3）本专利技术还进一步考虑了被测者的测评关联数据，据此对人工神经网络预测得出的部分情绪类型的情绪测评值进行修正，从而可以降低某些因素的干扰，从而获得更为准确的情绪测评报告，使得测评人员可以从中得出更有参考价值的数据。
[0015]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0017]图1是本专利技术实施例公开的一种基于皮肤电信号的情绪状态测评方法的结构示意图。
[0018]图2是本专利技术实施例公开的一种基于皮肤电信号的情绪状态测评系统的结构示意图。
具体实施方式
[0019]以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0020]皮肤是最大的身体器官，是机体与环境之间的主要界面。它是各种过程的重要组成部分，包括免疫系统、感觉器官活动、温度调节、维生素生产和情感交流。丰富的神经分布于皮肤并支配它，使其有了如此复杂的功能。尤其是汗腺自主神经的活动反映在表面可测量的皮肤电导变化上，被称为皮肤电活动（electrodermal activity，EDA）。EDA结合了基底皮肤传导水平（skin conduction level，SCL）的缓慢变化和更快速的瞬态活动，也就是皮肤电导反应（skin conductance reaction，SCRs），也被称为皮肤电反应（galvanic skin response，皮肤电本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于皮肤电信号的情绪状态测评方法，其特征在于，包括如下步骤：获取被测者在测评状态下的皮肤电信号，将所述皮肤电信号输入人工神经网络，得到若干第一情绪类型及对应的第一情绪测评值；获取所述被测者的测评关联数据，根据所述测评关联数据对部分所述第一情绪类型对应的所述第一情绪测评值进行修正，得到第二情绪测评值；根据所述第一情绪类型和所述第一情绪测评值、所述第二情绪测评值生成情绪测评报告。2.根据权利要求1所述的一种基于皮肤电信号的情绪状态测评方法，其特征在于：所述获取被测者在测评状态下的皮肤电信号，包括：根据测评目的确定若干测评叙述项目，根据若干所述测评叙述项目得出所述测评状态；指引所述被测者依照所述测评叙述项目进行经历叙述，获取被测者在该测评状态下的所述皮肤电信号。3.根据权利要求1所述的一种基于皮肤电信号的情绪状态测评方法，其特征在于：在将所述皮肤电信号输入人工神经网络之前，还包括：S1：获取样本人群若干情绪类型的皮肤电信号，并对数据进行降噪处理，构成第一样本集；S2：从所述第一样本集中提取若干统计特征值，将特征值进行归一化处理以使各特征值的取值范围限定在（0，1）之间，构成第二样本集，将若干所述情绪类型的皮肤电信号数据划分为训练集和验证集；S3：选取人工神经网络作为情绪识别模型，初始化各个神经元节点的权值和阈值；S4：在运行遗传算法时，将若干所述情绪类型的训练集数据作为输入，对人工神经网络进行训练，通过训练调整各个神经元之间的连接权值；S5：使用验证集测试人工神经网络，优化神经元节点的权值和阈值。4.根据权利要求2所述的一种基于皮肤电信号的情绪状态测评方法，其特征在于：所述获取所述被测者的测评关联数据，根据所述测评关联数据对部分所述第一情绪类型对应的所述第一情绪测评值进行修正，得到第二情绪测评值，包括：根据所述测评叙述项目确定第一测评关联数据，以及所述第一情绪类型中的若干第二情绪类型；根据所述第一测评关联数据确定第一修正系数，根据所述第一修正系数将对应的所述第二情绪类型对应的所述第一情绪测评值修正为所述第二情绪测评值。5.根据权利要求4所述的一种基于皮肤电信号的情...

【专利技术属性】
技术研发人员：王妍，宋成锐，梁祎婷，
申请(专利权)人：上海迎智正能文化发展有限公司，
类型：发明
国别省市：