一种基于非接触生理信号的情绪识别方法及装置.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115840890A(43)申请公布日2023.03.24(21)申请号202310158469.7(22)申请日2023.02.24(71)申请人北京科技大学地址100083北京市海淀区学院路30号(72)发明人邹博超马惠敏(74)专利代理机构北京市广友专利事务所有限责任公司11237专利代理师闫美玉张仲波(51)Int.Cl.G06F18/213(2023.01)A61B5/16(2006.01)A61B5/00(2006.01)A61B5/02(2006.01)A61B5/024(2006.01)G06F30/20(2020.01)权利要求书2页说明书11页附图2页(54)发明名称一种基于非接触生理信号的情绪识别方法及装置(57)摘要本发明公开了一种基于非接触生理信号的情绪识别方法及装置，涉及智能识别技术领域。包括：获取待识别的非接触式的情绪感知数据；将情绪感知数据输入到构建好的非接触生理信号检测与应激情绪感知模型；根据情绪感知数据以及非接触生理信号检测与应激情绪感知模型，实现基于非接触生理信号的情绪识别。本发明设计面向非接触情绪感知验证的认知压力与应激紧张情绪诱发实验，通过分析非接触情感特征与应激情绪之间的关联机制，建立非接触生理信号检测与应激情绪识别模型，实现基于非接触生理信号的情绪感知，与传统生理信号情绪感知方法相比具有非接触的优点；与基于表情语音的情绪感知方法相比，具有生理信号难以自主控制，有望揭示真实情绪的优点。CN115840890ACN115840890A权利要求书1/2页1.一种基于非接触生理信号的情绪识别方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取待识别的非接触式的情绪感知数据；S2、将所述情绪感知数据输入到构建好的非接触生理信号检测与应激情绪感知模型；S3、根据所述情绪感知数据以及非接触生理信号检测与应激情绪感知模型，实现基于非接触生理信号的情绪识别。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S2中的非接触生理信号检测与应激情绪感知模型的构建过程包括：S21、通过完成应激情绪诱发任务，获取被试者的应激情绪数据；S22、对所述应激情绪数据进行非接触生理信号检测，得到非接触脉搏波信号；S23、对所述非接触脉搏波信号进行特征提取，得到非接触情感特征；S24、根据所述应激情绪数据以及非接触情感特征，完成非接触生理信号检测与应激情绪感知模型的构建。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述S21中的应激情绪诱发任务包括第一阶段认知压力诱发任务以及第二阶段诱发应激紧张情绪任务；所述应激情绪诱发任务还包括压力源；所述压力源包括社会评估威胁任务、时间压力任务以及响亮的声音反馈任务；所述应激情绪数据包括与视觉成像数据、生理数据和阶段性主观自我报告。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述S22中的对所述应激情绪数据进行非接触生理信号检测，得到非接触脉搏波信号，包括：通过构建好的时空特征表征学习模型，获取所述应激情绪数据中的视觉成像数据的原始信号，将所述原始信号投影到与所述原始信号正交的平面，通过时空特征表征学习模型中第一层的多个二维卷积权重，学习多种颜色空间变换权重，得到非接触脉搏波信号。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述S23中的对所述非接触脉搏波信号进行特征提取，包括：对所述非接触脉搏波信号的心率变异性特征进行提取，以及对所述非接触脉搏波信号的外周血液动力学信息特征进行提取。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述非接触脉搏波信号的心率变异性特征进行提取，包括：S231、将所述非接触脉搏波信号以准周期信号进行建模，所述非接触脉搏波信号的频率包括平均心率及由心率变异性引起的变化部分；S232、构建所述非接触脉搏波信号的瞬时频率，所述非接触脉搏波信号的瞬时频率包括平均心率及由心率变异性引起的瞬时频率变化部分；S233、采用基于脉冲频率解调的瞬时频率提取方法以及离散能量分析算法，求解得到由心率变异性引起的瞬时频率，完成对所述非接触脉搏波信号的心率变异性特征提取。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于脉冲频率解调的瞬时频率提取方法，包括：采用中心频率为、高截断频率为、低截断频率为的带通滤波器对非接触脉搏波信号的第一谐波进行提取；其中，BW为非接触脉搏波信号的第一谐波2CN115840890A权利要求书2/2页的带宽，所述BW由基波边带的心率变异性信息驱动。8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述非接触脉搏波信号的外周血液动力学信息特征进行提取，包括：对所述非接触脉搏波信号的周围血容量脉冲波形包络特征进行提取，以及对所述非接触脉搏波信号的血管舒张收缩运动特征进行提取；其中，对所述非接触脉搏波信号的周围血