基于生理信号的情绪识别手腕穿戴设备

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简介：
本项目研发一款集成了先进算法与传感器技术的手腕式穿戴设备，旨在通过监测心率、皮肤电导等生理参数来精准识别人类情绪状态。该设备结合了便携设计和实时数据分析功能，适用于健康管理、心理辅导及智能交互等领域。为满足情感计算的需求，设计了一种基于STM32L0的低功耗生理信号采集腕带设备。该设备利用低功耗蓝牙无线通信技术将收集到的生理信号实时传输至支持蓝牙4.0接口的智能终端。通过BP神经网络对这些数据进行分析处理后发现，此装置能够精确地检测心率、皮肤温度和阻抗以及运动状态，并能根据多维度的生理参数识别个体的情绪变化情况。实验数据显示，在紧张、中性和兴奋这三种情绪状态下，该设备达到了95%以上的准确度，为情感计算提供了一种实用且高效的可穿戴解决方案。

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基于生理信号的情绪识别手腕穿戴设备

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本项目研发一款集成了先进算法与传感器技术的手腕式穿戴设备，旨在通过监测心率、皮肤电导等生理参数来精准识别人类情绪状态。该设备结合了便携设计和实时数据分析功能，适用于健康管理、心理辅导及智能交互等领域。为满足情感计算的需求，设计了一种基于STM32L0的低功耗生理信号采集腕带设备。该设备利用低功耗蓝牙无线通信技术将收集到的生理信号实时传输至支持蓝牙4.0接口的智能终端。通过BP神经网络对这些数据进行分析处理后发现，此装置能够精确地检测心率、皮肤温度和阻抗以及运动状态，并能根据多维度的生理参数识别个体的情绪变化情况。实验数据显示，在紧张、中性和兴奋这三种情绪状态下，该设备达到了95%以上的准确度，为情感计算提供了一种实用且高效的可穿戴解决方案。

基于SVM的ECG信号离散情绪识别

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本研究利用支持向量机(SVM)技术对心电图(ECG)信号进行分析，旨在实现对人体离散情绪状态的有效识别。通过提取特征并训练模型，实现了高精度的情绪分类。基于ECG信号提取特征以识别七类情感，并使用SVM进行离散情感的识别。通过利用neurokit包来提取生理信号中的特征，将这些信号分为七个部分，每个部分代表一种特定的情感类别。接着采用sklearn库训练支持向量机模型来进行分类任务。

Matlab肌电信号处理代码-SRTP情绪识别:SRTP项目情绪识别...

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本项目为SRTP研究的一部分，致力于利用MATLAB平台对肌电信号进行处理与分析，以实现情绪识别。通过信号采集、预处理及特征提取等步骤，探索其在情感计算中的应用潜力。这是一个由浙江大学的本科生Kuan Lu、丁世伦和钱丽慧（Lihui Qian）共同进行的情感识别项目。他们对10名参与者进行了实验，并记录了他们的EDA、PPG 和 zEMG 信号，以响应一系列旨在激发情感反应的短片。利用这些数据，团队使用服务器算法来实现最佳的真实预测率。项目的文件结构包括五个主要部分：Arduino设备代码、原始和处理过的数据集、“数据处理”中包含用于过滤及特征提取的MATLAB代码；“功能选择”里有遗传算法和PCA 的Python 实现。“功能分类”则包含了SVM（使用libsvm编写）与KNN。所有参与者都同意将他们的实验数据发布在GitHub上，以便进行更多关于情感识别的研究。

实时情绪识别：情绪识别系统

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实时情绪识别系统是一种先进的技术工具，能够通过分析语音、面部表情和文本等数据来源，准确快速地辨识个人的情绪状态。该系统在客户服务、心理健康等领域有着广泛的应用前景。项目名称：情感识别描述：我们的人脸情绪参差不齐，因此我们需要证明自己存在这些情绪的可能性。那么什么是情感识别呢？情感识别是一种软件技术，它允许程序通过高级图像处理来“读取”人脸上的情感表达。公司一直在尝试将复杂的算法与过去十年中出现的图像处理技术相结合，以便更多地了解人脸的图像或视频所传达的情绪信息。这不仅包括单一情绪的表现形式，还包括一张脸可能同时表现出多种情感的可能性。装置：使用以下命令安装依赖项： ```pip install -r requirements.txt``` 用法说明：该程序将创建一个窗口来显示网络摄像头的画面。

基于SVM的情绪识别方法

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本研究提出了一种基于支持向量机(SVM)的情绪识别方法，通过分析语音和面部表情数据，有效提升了情绪分类的准确率。在现代人工智能领域，情绪识别是一项关键技术，能够帮助计算机理解人类的情感状态，并应用于人机交互、客户服务以及心理分析等多个场景。本段落将探讨如何利用支持向量机（SVM）进行情绪识别，特别是结合Dlib库的人脸检测技术和OpenCV的SVM模块。 Dlib是一个强大的C++库，提供了多种机器学习算法和高效的人脸检测模型。该人脸检测器基于HOG特征技术，可以快速准确地定位图像中的人脸区域。在情绪识别任务中，第一步是进行精确的人脸定位以便进一步分析面部表情变化。一旦找到人脸，下一步通常是关注面部的关键特征点，包括眼睛、眉毛、鼻子和嘴巴等部位。Dlib提供了一个预训练模型来自动检测这些关键的68个特征点，并且它们包含了丰富的几何信息用于情绪识别任务中至关重要的细微表情差异。接下来的任务是利用这些特征点提取与情绪相关的特性。这通常涉及计算各特征点间的距离及相对位置，以及分析随时间变化的趋势。例如，嘴角上扬可能表示高兴的情绪，而皱眉则可能是悲伤或愤怒的表现。将这些信息编码成向量后作为SVM分类器的输入。 OpenCV是一个流行的计算机视觉库，它不仅提供图像处理功能还内置了SVM模块。作为一种监督学习方法，SVM特别适合于小样本、高维数据集上的分类任务。在情绪识别中，可以通过收集不同情感状态下的面部图片并手动标注每张图对应的情绪类别来构建训练集。然后使用OpenCV的SVM接口训练一个模型以预测新的图像中相应的情感。选择合适的参数（如核函数类型、惩罚参数C和核参数γ）对于优化SVM性能至关重要，通过交叉验证方法可以找到最佳设置从而提高模型泛化能力。完成训练后，该分类器能够实时应用于摄像头捕获的新图像上进行情绪识别。在实际应用中为了获得更准确的结果，还可以结合声音、语言或文本等多模态数据以增强系统效能；此外深度学习技术如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）也表现出色，尽管它们需要更多计算资源与训练样本量来支持其高精度识别能力。综上所述通过Dlib的人脸检测及特征点提取功能结合OpenCV的SVM模块能够构建一个实时的情绪识别系统。这项技术不仅在人工智能研究中具有重要价值，在日常生活中的应用前景也非常广泛，包括虚拟助手、自动驾驶汽车和教育辅导等领域。

基于Python的情感识别多模态生理信号.zip

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本项目采用Python编程语言，旨在开发一套情感识别系统，通过分析多模态生理信号（如心率、皮肤电反应等）来辨识人类情绪状态。本任务的主要目标是在提取了交互者的生理信号后，对交互进行情感类的判别。这里的情感识别主要指的是分类问题。此外，该任务具有较强的实时性特点，主要是基于1秒内的信号来进行分类。详细信息可以参考相关文献或资料。

表情识别人脸情绪识别

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本项目专注于开发高效的表情识别技术，通过分析面部特征来解读人类的情绪状态，旨在提供一种准确、快速的人脸情绪识别解决方案。基于弹性模板匹配的人脸表情识别程序利用Gabor小波变换提取人脸表情特征，并构造表情弹性图。该系统采用基于弹性模板匹配及K-近邻的分类算法实现对人脸表情的有效识别，在Visual Studio 2010环境下运行通过。

情感分析：基于LSTM的中文情绪识别

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本研究探讨了利用长短期记忆网络（LSTM）模型对中文文本进行情感分析的有效性，专注于提高对复杂情绪表达的理解和分类精度。字节跳动广告系统下的穿山甲平台正在大量招聘人才。基于LSTM的中文情绪识别项目使用了Keras深度学习库来搭建LSTM网络，并对数据集进行六类情绪（其他、喜好、悲伤、厌恶、愤怒和高兴）的分类。数据集包含4万多条句子，来源于NLPCC Emotion Classification Challenge的数据以及微博筛选后的人工标注数据。项目的结构如下： - data - train.json：原始训练数据文件 - stopWords.txt 项目由清华大学计算机系黄民烈副教授提供支持。

基于生理信号的情绪分析工具箱_MATLAB_下载.zip

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这是一个包含多种算法和模型的MATLAB工具箱，用于解析和评估来自生理传感器的数据以识别情绪状态。 “使用生理信号进行情绪分析的工具箱_MATLAB_下载.zip”是一个基于MATLAB开发的软件包，用于通过分析各种生理数据来理解人类的情绪状态。作为一款强大的编程环境，MATLAB广泛应用于科学计算、数据分析及算法设计等领域，并被心理学和生物医学工程界用来处理心率、脑电图（EEG）、肌电图（EMG）等信号以研究情绪反应。此工具箱可能包含以下关键功能： 1. **数据预处理**：生理信号通常会受到噪声影响，因此该工具包提供多种滤波器来消除干扰，并对异常值进行修正。 2. **特征提取**：通过计算心率变异性（HRV）、皮肤电导水平（EDA）和肌肉活动强度等指标，可以识别与情绪相关的生理变化。 3. **情绪模型**：包含了各种理论框架如两因素理论、Russell的圆形模型或Plutchik的情感轮模型，用于将提取到的特征映射至特定的情绪状态。 4. **机器学习算法**：集成多种监督和无监督的学习方法（例如支持向量机SVM、随机森林等），以训练情绪分类器并进行预测。 5. **可视化工具**：提供图形用户界面或函数，用于展示数据的时间序列图、热力图及散点图等。 6. **实验设计与评估**：包含模板和标准来支持研究人员进行有效的诱发实验，并对模型性能做出评价。 7. **数据导入导出功能**：兼容多种格式的数据交换方式，便于与其他软件如EEG分析工具或生物信号记录设备集成使用。 8. **文档与教程**：附带详细的安装、配置指南和示例代码解释，帮助用户理解如何操作以及解读结果。该工具箱能够显著提高研究人员及临床医生在处理大量生理数据时的效率，并为情绪识别、心理健康研究等领域提供重要的见解。然而，在使用过程中需要具备一定的MATLAB编程知识才能充分发挥其功能；同时必须注意遵守隐私和伦理规范以确保实验合法合规。

emotion-recognition:基于EEG的情绪识别源码

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本项目为一个基于EEG信号的情绪识别系统源代码。通过解析和分析脑电波数据，实现对人类情绪状态的自动检测与分类，适用于情感计算、人机交互等领域研究。情绪识别项目使用脑电图（EEG）信号来进行情感分析。该项目利用了由伦敦玛丽皇后大学提供的DEAP数据集中的.EEG.mat文件。其目标是评估脑电信号在“情感计算”领域中作为不同情绪状态标识的潜力。该数据集中包含了32名参与者的生理指标，每位参与者观看了40个一分钟长的音乐视频片段，并在此过程中记录了他们的生理信号反应。之后，这些参与者根据效价、唤醒度、喜好和支配性四个维度对每段观看体验进行了评分。在采集到的数据中包括了40种特征——32通道的EEG读数；另外还有8个外围指标如皮肤温度，呼吸幅度，眼电图（EOG），心电图（ECG）等数据记录，但这些额外信息在此项目研究范围内并不被使用。所有脑电信号均按照10-20系统进行采集，并且在标准条件下对32通道的EEG进行了记录。对于来自DEAP数据库中的原始EEG信号，在后续的数据预处理阶段已经完成了一系列必要的步骤来确保数据的质量和准确性，以便于进一步的情绪识别研究工作开展。