[发明专利]一种婴幼儿情绪识别方法

摘要

本发明公开了一种婴幼儿情绪识别方法，包括步骤：一、确定婴幼儿情绪种类并构建婴幼儿相应情绪下婴幼儿机体标准生理信号库；二、婴幼儿机体生理信号的采集；三、婴幼儿机体生理信号的去噪；四、去噪后的婴幼儿机体生理有效测量信号的归一化处理；五、去噪后的婴幼儿机体的生理归一化有效测量信号的相似性关联；六、确定婴幼儿机体的每一类生理信号的权重；七、数据融合；八、婴幼儿情绪识别。本发明通过婴幼儿机体生理信号的采集、去噪、归一化处理，与预先构建的相应情绪下婴幼儿机体标准生理信号库进行相似性关联，并为婴幼儿机体的每一类生理信号配置合理权重，最后通过数据融合筛选出最小值，根据最小值对应的情绪确定婴幼儿情绪。

主权项

1.一种婴幼儿情绪识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一、确定婴幼儿情绪种类并构建婴幼儿相应情绪下婴幼儿机体标准生理信号库：将婴幼儿情绪分为高兴、愤怒、悲伤和愉悦，将高兴的情绪视为第一种情绪，将愤怒的情绪视为第二种情绪，将悲伤的情绪视为第三种情绪，将愉悦的情绪视为第四种情绪，通过德国Augsburg大学公开的生理信号数据建立婴幼儿相应情绪下婴幼儿机体标准生理信号库，婴幼儿机体标准生理信号库包括高兴情绪下心电信号集、高兴情绪下肌电信号集、高兴情绪下呼吸信号集、高兴情绪下皮电信号集、愤怒情绪下心电信号集、愤怒情绪下肌电信号集、愤怒情绪下呼吸信号集、愤怒情绪下皮电信号集、悲伤情绪下心电信号集、悲伤情绪下肌电信号集、悲伤情绪下呼吸信号集、悲伤情绪下皮电信号集、愉悦情绪下心电信号集、愉悦情绪下肌电信号集、愉悦情绪下呼吸信号集和愉悦情绪下皮电信号集；各个信号集中均包含I个采样点，其中，I为不小于800的正整数；步骤二、婴幼儿机体生理信号的采集：利用心电传感器采集婴幼儿心电信号，利用肌电传感器采集婴幼儿肌电信号，利用呼吸检测传感器采集婴幼儿呼吸信号，利用皮电传感器采集婴幼儿皮电信号，利用微控制器对心电传感器、肌电传感器、呼吸检测传感器和皮电传感器采集的数据分别进行接收并处理；将心电信号视为第一类生理信号，将肌电信号视为第二类生理信号，将呼吸信号视为第三类生理信号，将皮电信号视为第四类生理信号；步骤三、婴幼儿机体生理信号的去噪，过程如下：步骤301、根据公式|y_k,P‑y_k,p+1|≤ε_k，对采集的各类婴幼儿机体生理信号进行去噪，其中，y_k,P为同一时间段内采集婴幼儿机体的第k类生理信号在连续的p个有效测量信号内第P个有效测量信号的测量值，y_k,p+1为同一时间段内采集婴幼儿机体的第k类生理信号在连续的p个有效测量信号之后第1个测量信号的测量值，k为正整数且k取1、2、3、4，p为不小于4的正整数，P为正整数且P＝1,2，…，p，ε_k为第k类生理信号各有效信号之间的差值阈值；当|y_k,P‑y_k,p+1|≤ε_k成立时，执行步骤302；当|y_k,P‑y_k,p+1|≤ε_k不成立时，执行步骤303；步骤302、当|y_k,P‑y_k,p+1|≤ε_k成立时，则说明y_k,p+1为同一时间段内采集婴幼儿机体的第k类生理信号的有效信号，保留y_k,p+1，并利用y_k,p+1更新y_k,P，使y_k,p+1替换掉y_k,1，此时将y_k,2视为新的y_k,1，将y_k,3视为新的y_k,2，以此类推直至将y_k,p+1视为新的y_k,P，保持y_k,P中始终具有p个有效测量信号，循环步骤301，直至同一时间段内采集婴幼儿机体的第k类生理信号的有效测量信号为I个；步骤303、当|y_k,P‑y_k,p+1|≤ε_k不成立时，则说明y_k,p+1为同一时间段内采集婴幼儿机体的第k类婴幼儿机体生理信号的无效信号，舍弃y_k,p+1，将同一时间段内采集婴幼儿机体的第k类生理信号在连续的p个有效测量信号之后第2个测量信号视为同一时间段内采集婴幼儿机体的第k类生理信号在连续的p个有效测量信号之后第1个测量信号，循环步骤301；步骤四、去噪后的婴幼儿机体生理有效测量信号的归一化处理：根据公式计算去噪后的婴幼儿机体的第i个第k类生理有效测量信号y_k,i的归一化值F_k,i，其中，i为婴幼儿机体的各类生理有效测量信号的编号且i＝1,2，…，I；步骤五、去噪后的婴幼儿机体的生理归一化有效测量信号的相似性关联：根据公式计算第u种情绪下第k类生理信号的相似性度量G_u,k，其中，u为正整数且u取1、2、3、4，B_u,k,i为婴幼儿机体标准生理信号库中第u种情绪下第k类生理集中第i个采样点的归一化值；步骤六、确定婴幼儿机体的每一类生理信号的权重，过程如下：步骤601、利用本征向量法的原则构造重要度矩阵A，其中，重要度矩阵A为4×4的矩阵，a_kv为重要度矩阵A中第k行第v列的元素，v取1、2、3、4；a₁₂×a₂₁＝a₁₃×a₃₁＝a₁₄×a₄₁＝a₂₃×a₃₂＝a₂₄×a₄₂＝a₃₄×a₄₃＝1，a₁₁＝a₂₂＝a₃₃＝a₄₄＝1；步骤602、根据公式计算重要度矩阵A中行向权重步骤603、根据公式计算婴幼儿机体的每一类生理信号的权重ω_k；步骤604、根据公式计算重要度矩阵A中每列元素之和S_v；步骤605、根据公式计算重要度矩阵A的最大本征值λ_max；步骤606、根据公式λ_max≤λ'_max，检验重要度矩阵A的一致性，当λ_max≤λ'_max成立时，得到婴幼儿机体的每一类生理信号的权重ω_k；当λ_max≤λ'_max不成立时，更新重要度矩阵A，循环步骤601，直至λ_max≤λ'_max成立；其中，λ'_max为与重要度矩阵A同阶矩阵对应的临界值；步骤七、数据融合：根据公式计算第u种情绪下数据融合值g_u；步骤八、婴幼儿情绪识别：对步骤七中的四个数据融合值进行从小到大排序，四个数据融合值中的最小值对应的情绪为婴幼儿情绪。