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基于客观化脉搏振动觉的恐惧情感识别研究

鲍军荣  李文锋  寿小云  嵇来春  
【摘要】:在智能系统、人机交互系统和对人自身的认识中,情感识别担负着越来越重要的角色。情感识别的方法多种多样,如人脸情感识别、语音情感识别、人体姿态情感识别和人体生理信号情感识别等,然而通过中医脉象来研究识别情感将具有特定的意义,因为中医心理脉象将从受皮质下中枢控制的植物神经系统所反映的情感活动的脉象上直接感知情感状态。然而在实际操作层面上,心理脉象信息是通过中医的手直接感知的,他具有难以传承、难以传播和依赖中医个人主观的特性。本研究在吸取中医精髓的同时,依据生物全息化的概念,利用现代高速发展的信息技术采集脉搏信息并进行分析处理,实现通过脉搏进行自动情感识别;利用自主研发的基于体感网技术的采集系统对人体的左右手寸口脉尺脉位置脉搏信息进行客观化的采集,通过预处理,获得脉象的速率、频率和节律等常规信息;并将采集到的脉搏信息通过Daubechies小波系来分析获得脉搏更加精细和可区分的一维离散信息特征量;以观看美国科幻惊悚电影"剧毒蜘蛛(Spiders)"为例,分析恐惧情感的激发。依据寿小云教授的心理脉象学理论,在人感受到恐惧时,尺脉位置血管壁会高度紧张拘紧,在血管中血流的搏动下,会出现小范围的悸动和震颤的振动觉,脉壁上附有一种极细的震颤感。在小波分析得到的图中,与激发恐惧情感的电影恐惧情节基本相对应的时间点上,a10的振动幅度明显降低,并且震动基线下降,展示的是血管壁高度紧张和拘紧,并且在d7、d8、d9和d10处震动幅度明显减少,表示尺脉血管壁小范围的悸动和震颤,实验表明,小波分析的奇异点能与电影中的情节恐惧感基本一致,通过{a10,d7,d8,d9,d10}构建多条证据,利用TBM的不确定性推理算法实现多信息源的信息融合,获得情感状态空间的分类,实现生理特征脉搏信息到情感空间的映射,完成恐惧情感的识别。本研究给心理脉象的客观化分析提供了一定的支撑,为下一步精细化研究心理脉象与其它人体生理特征参数融合的情感识别奠定了一定的基础。

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