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多模态生理信号情感识别研究
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多模态生理信号情感识别研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-12页
第一章 绪论第12-26页
　　1.1 研究背景和意义第12-14页
　　1.2 国内外研究现状第14-16页
　　　　1.2.1 国外研究概况第14-15页
　　　　1.2.2 国内研究概况第15-16页
　　1.3 情感识别概述第16-23页
　　1.4 研究内容和创新点第23-24页
　　1.5 组织结构第24-26页
第二章 基于生理信号的情感识别基础第26-36页
　　2.1 基于生理信号的情感识别过程第26-27页
　　2.2 情感模型第27-28页
　　2.3 情感诱导范式第28页
　　2.4 情感识别中使用的生理信号第28-30页
　　2.5 生理信号预处理第30-31页
　　2.6 特征提取和特征选择第31-32页
　　2.7 情感识别中的分类算法第32页
　　2.8 计算模型第32-33页
　　2.9 本章小结第33-36页
第三章 生理情感数据库建立第36-46页
　　3.1 引言第36页
　　3.2 生理情感数据采集实验第36-39页
　　　　3.2.1 被试人员选择第36-37页
　　　　3.2.2 情感诱导材料选择及诱导流程第37页
　　　　3.2.3 生理信号的选择第37-38页
　　　　3.2.4 生理信号数据采集第38页
　　　　3.2.5 实验流程第38-39页
　　3.3 生理信号预处理第39-40页
　　3.4 生理信号的特征提取和特征标准化第40-43页
　　　　3.4.1 生理信号的特征提取第40-42页
　　　　3.4.2 特征标准化第42-43页
　　3.5 本章小结第43-46页
第四章 基于个体反应特异性分组的情感识别模型第46-60页
　　4.1 引言第46-47页
　　4.2 个体反应特异性和刺激反应特异性第47-48页
　　4.3 基于分组的个体反应特异性模型第48-50页
　　　　4.3.1 个体反应特异性评估第48页
　　　　4.3.2 聚类分析第48-49页
　　　　4.3.3 算法描述和分析第49-50页
　　4.4 实验结果第50-57页
　　　　4.4.1 实验设置第51页
　　　　4.4.2 通用模型第51-52页
　　　　4.4.3 基于个体反应特异性分组的情感识别模型第52-55页
　　　　4.4.4 实验分析第55-57页
　　4.5 本章小结第57-60页
第五章 基于多标签输出编码的情感识别第60-76页
　　5.1 引言第60-61页
　　5.2 纠错输出编码第61-62页
　　5.3 典型相关分析（CCA）第62-64页
　　　　5.3.1 数学模型第62-63页
　　　　5.3.2 求解方法第63-64页
　　5.4 多标签输出编码第64-66页
　　5.5 实验结果第66-75页
　　　　5.5.1 数据库第66-67页
　　　　5.5.2 脑电信号与生理信号的情感特征提取第67-69页
　　　　5.5.3 实验设置第69页
　　　　5.5.4 用户依赖模型第69-70页
　　　　5.5.5 用户独立模型第70-72页
　　　　5.5.6 用户依赖模型vs用户独立模型第72-75页
　　5.6 本章小结第75-76页
第六章 基于多视角判别分析的情感识别第76-90页
　　6.1 引言第76-77页
　　6.2 多视角学习第77-78页
　　6.3 多视角判别分析第78-81页
　　6.4 实验结果第81-89页
　　　　6.4.1 实验设置第81-83页
　　　　6.4.2 用户依赖模型第83-85页
　　　　6.4.3 用户独立模型第85-89页
　　6.5 本章小结第89-90页
第七章 总结与展望第90-92页
　　7.1 总结第90-91页
　　7.2 展望第91-92页
参考文献第92-104页
发表论文和参加科研情况说明第104-106页
致谢第106-107页

本篇论文共107页，点击这进入下载页面。
 
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