随着情感识别在教育模式、心理健康、安全防范等应用领域中重要性的日益突出,以及现有情感识别方式的局限性,迫切希望在普适环境下引入生物电信号以提高识别的普适性和精确性。普适技术与情感计算相关理论的发展使得研制适用于普适环境并支持生物电信号的多模态情感特征模型和推理技术成为可能。本项目将研究(1)适用于普适环境的生物电信号处理方法,(2)支持生物电信号的多模态情感特征可计算模型,(3)面向普适环境的情感感知推理机制三个关键点,解决现有方法缺乏在资源有限的普适设备中对生物电信号处理的有效性,缺乏生物电信号与行为、躯体等模态的互操作性,以及缺乏支持生物电信号的多模态推理技术三个问题,以期丰富情感识别的方式,提高情感感知的精确性,为普适环境下生物电信号处理的可行性提供理论支撑。最后,建立一个面向教学的具有情感智能服务的远程学习原型系统,以验证成果的正确性和可行性,为开发新型的情感识别系统奠定基础。
emotion feature;bio-signal;ubiquitous computing;multi-modal;computable model
按照计划书的要求,项目已经基本完成研究计划内容,包括适用于普适环境的生物电信号特征提取与处理方法的研究,情感特征的可计算性上下文模型的研究,以及面向普适环境的情感感知推理机制的研究三个关键点。项目基本解决了现有方法缺乏在资源有限的普适设备中对生物电信号处理的有效性,缺乏生物电信号与行为、躯体等模态的互操作性,以及缺乏支持生物电信号的多模态推理技术三个关键问题。项目通过一个教学模型原型系统为试验基础平台进行相关数据采集,实现了丰富情感识别的方式,提高了情感感知的精确性,为普适环境下生物电信号处理的可行性提供理论支撑。 本项目所取得的成果包括一、科学研究成果。(1)提出了面向普适环境的支持生物电信号的多模态情感特征可计算模型;(2) 研制了面向普适环境的多模态情感特征推理技术。二、学术论文成果。已发表SCI\EI论文16篇(含已接收),其中8篇论文有标注,包括与项目相关的计算模型、数据分析处理、应用环境、计算平台等研究内容。三、应用系统。研制开发了用于数据采集的远程学习原型测试系统。