23、脑机接口中的情绪分类与状态转换系统研究与分析

脑机接口中的情绪分类与状态转换系统研究与分析

1. 引言

在人类世界中，情绪对于成功的交流起着至关重要的作用。人类天生具备理解交流对象情绪状态的能力，但机器却并非如此。当我们谈及机器交流时，往往会想到其生硬的语气和缺乏互动的情况。如今，机器在我们生活中日益普及，若人机交互界面忽视人类的情感状态，会让用户觉得冷漠且缺乏社交能力。

要实现有效的人机交互，可靠的情绪识别系统是关键。该系统需在识别准确性、抗干扰能力和实际应用适应性等方面表现出色。情绪识别主要通过对人类交流中隐含情绪通道的特征进行分类来实现，这些通道包括语音、面部表情、手势、姿态和生理反应等。

1.1 情绪识别的方法

情绪识别方法主要分为两类：
- 基于面部表情或语音分析的方法 ：这类方法可实现非接触式情绪检测，让受试者感到舒适，但容易受到欺骗。
- 基于生理信号的方法 ：包括分析外周生理信号（如心电图、皮肤电导、呼吸和脉搏）以及中枢神经系统的脑信号（如脑电图、脑皮质电图和功能磁共振成像）。其中，脑电图信号在反映情绪状态方面更具信息价值。

1.2 脑机接口（BCI）概述

脑机接口是大脑与外界之间的接口，无需肌肉活动的直接干预。BCI技术主要包括信号采集、信号处理、特征提取与分类以及应用接口四个部分。通过脑电图信号采集技术捕获脑信号，并将头皮电压转换为物理动作。

1.3 研究内容与目标

本研究实现了一种情绪分类技术，并采用监督学习方法构建了新的情绪状态转换模型。通过情绪状态转换系统，可在固定时间间隔内识别情绪状态的变化。