基于多模态眼动信息的情感识别算法及应用研究的任务书.docx

基于多模态眼动信息的情感识别算法及应用研究的任务书
任务书
一、选题背景
随着科技的不断发展，多模态人机交互成为了一个热门研究方向。其中，基于眼动信息的情感识别算法是多模态人机交互中的一个重要研究方向。眼动信息是表达人们情感的有力载体，它可以反映人们对视觉刺激的注意力和情感反应。因此，利用眼动信息进行情感识别研究，对于人机交互系统的智能化具有重要的意义。
目前，国内外已经有很多学者对于基于眼动信息的情感识别算法进行了研究，并提出了很多有效的方法。但是这些方法还存在一些问题，如特征选择、分类器的选择以及多模态信息的融合等问题。本次任务的主要目的就是针对这些问题，提出一种基于多模态眼动信息的情感识别算法，并应用到实际场景中。
二、研究内容
1.完成基于眼动信息的情感识别算法研究，主要包括以下内容：
（1）数据采集：利用眼动仪获取被试在看情感图片和视频时的眼动数据，包括注视点、注视时长、扫视路径等信息。
（2）特征提取：根据眼动数据提取出对于情感识别有用的特征，如注视点的分布、扫视路径的长度、稳定度等。
（3）特征选择：从提取出来的特征中选取对分类结果有较大贡献的特征，用于训练分类器。
（4）分类器设计：根据选取出来的特征，设计有效的分类器对情感进行分类。
2.实现多模态信息的融合，特别是将眼动信息与其他信息如面部表情、语音等信息相结合，提高情感识别结果的准确性和可靠性。
3.结合具体应用场景（如政治演讲、广告推广等），进行情感识别算法在实际场景中的测试，并进行优化。
四、工作计划
1.第一周：查阅文献，讨论眼动信息在情感识别方面的应用，确定研究内容和任务目标。
2.第二周-第三周：根据确定的研究内容，完成情感图片和视频数据采集任务。采集的数据应包括注视点、注视时长、扫视路径等信息，并将数据进行清洗和处理。
3.第四周-第五周：根据采集的眼动数据，提取对于情感识别有用的特征，并进行特征选择。
4.第六周-第七周：针对提出的算法进行代码实现，并进行分类器的训练和测试。在训练过程中，应使用交叉验证的方法对分类器进行优化。
5.第八周-第九周：将眼动信息与其他信息相结合，实现多模态信息的融合，并对情感识别算法进行优化。
6.第十周-第十一周：将优化后的情感识别算法应用到具体应用场景中，并对结果进行测试和优化。同时撰写毕业论文，并进行组内分享和交流。
五、研究成果
1.完成基于多模态眼动信息的情感识别算法研究，并应用到实际场景中。
2.实现算法的代码，并提供相关数据和文档。
3.发表论文一篇，并提交毕业论文一份。
4.完成答辩，并获得毕业证书。
六、任务要求
1.实验室内完成数据采集和算法实现，并确保数据的安全性和算法的合理性。
2.论文应严格按照学校的格式和规范进行撰写，并准备好答辩所需的各种材料和PPT。
3.任务进行过程中，应认真记录每周的工作进度和成果，以便及时修改和优化。
4.按照任务计划完成全部内容，保质保量交付研究成果。