摘要: 情感计算是现代人机交互中的一个重要研究方向, 旨在研究与开发能够识别、解释、处理和模拟人类情感的理论、方法与系统. 脑电、心电、皮肤电等生理信号是情感计算中重要的输入信号. 本文总结了近年来基于脑电等生理信号的情感计算研究所取得的进展. 首先介绍情感计算的相关基础理论, 不同生理信号与情感变化之间的联系, 以及基于生理信号的情感计算工作流程和相关公开数据集. 接下来介绍生理信号的特征工程和情感计算中的机器学习算法, 重点介绍适合处理个体差异的迁移学习、降低数据标注量的主动学习和融合特征工程与学习器的深度学习算法. 最后, 指出基于生理信号的情感计算研究中面临的一些挑战.

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情感计算的概念是在1997年由MIT媒体实验室Picard教授提出,她指出情感计算是与情感相关,来源于情感或能够对情感施加影响的计算。中国科学院自动化研究所的胡包刚等人也通过自己的研究,提出了对情感计算的定义:“情感计算的目的是通过赋予计算机识别、理解、表达和适应人的情感的能力来建立和谐人机环境,并使计算机具有更高的、全面的智能”。
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