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基于脑电信号和迁移学习的情感计算开题报告

 2020-04-12 15:38:05  

1. 研究目的与意义(文献综述)

1.1课题研究目的及意义

情感计算是综合了神经科学、心理学、计算机科学等领域的交叉学科研究课题,它以人类情绪和情感理论为基础,旨在通过赋予计算系统识别、理解、表达人的情感的能力,使计算机具有更高的、更全面的智能。随着脑科学和心理学的发展,情感计算已经逐渐被人们所重视[1],现已成为人工智能领域的热门重点和重大突破。

情绪识别是情感计算的基础和关键,通过对情绪的定量描述和空间建模是表达情感的一种有效方式[2]。总体来说情绪是综合了人的感觉、思想和行为的一种心理和生理状态[3]。在日常生活中,情绪的作用无处不在。在医疗领域,对于那些患有语言或行动障碍的人来说,通过计算机了解其情绪状态,有助于提高护理质量[4];在产品开发过程中,依据使用者对产品的外形、认可度、使用价值的神经感知,识别出用户的情绪状态,就可以相应设计出更适合用户需求的产品[5];在驾驶安全方面,飞机、火车、卡车等驾驶员的情绪状态和专注度关乎交通安全,通过情绪识别可以有效监控司机驾驶时过度激动或过于疲劳状态,从而大大减少事故的发生[6];在游戏领域,通过了解用户参与过程中的情感,可实现更好互动体验效果;同样的,在高级人—机交互系统中[7],基于计算机技术的情绪识别起到了非常关键的作用。

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2. 研究的基本内容与方案

2.1主要研究内容及目标如下:

(1)在目前公开的脑电数据库上,进行脑电信号的分析和预处理;

(2)尝试不同的特征提取和降维算法,总结最佳的频段、通道、特征;

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3. 研究计划与安排

第1-2周:查阅相关文献资料,完成英文文献翻译,明确研究内容,了解研究所需的相关知识,确定方案,完成开题报告。

第3-5周:完成机器学习相关算法学习,熟悉情感识别原理、方法。

第6-11周:完成系统算法设计和程序编写,并初步优化。

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4. 参考文献(12篇以上)

[1]胡包钢, 谭铁牛, 王珏. 情感计算——计算机科技发展的新课题[j]. 科学时报, 2000.

[2] russell j a. acircumplex model of affect.[j]. journal of personality amp; social psychology,1980, 39(6):1161-1178.

[3] manstead a s r,frijda n h, fischer a. feelings and emotions: the amsterdam symposium[j].cambridge university press, 2004, 24(3-4):715-717.

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