人机交互

摘要(中文6000字,英文PDF)
在人机交互（HCI）中，可以将脑电图（EEG）信号作为附加输入添加到计算机中。在人机界面中集成基于实时EEG的人类情感识别算法，根据应用程序的目的，使用户体验到更完整，更具吸引力，或多或少的情绪压力。目前，最准确的基于EEG的情感识别算法是依赖于对象的，并且每次在运行应用程序之前都需要用户进行训练。在本文中，我们提出了一种实时的新颖的具有最稳定特征的面向对象的算法，该算法比其他算法具有更好的准确性，因为重点在于它对用户只有一次训练，随后不允许重新训练。本文所提出的算法在包含五个对象的情感脑电数据库上进行测试。对于每个对象，诱发四种情绪（愉快，快乐，恐惧和愤怒），并且连续八天每天记录两次情感脑电图。测试结果表明，新算法可以用于实时情感识别应用中，而不需要为了足够的准确度重新训练。所提出的算法与实时应用程序“Emotional Avatar ”和“Twin Girls”集成去实时监控用户情绪。

关键词：EEG·情绪识别·分形维数（FD）·稳定性·内部类相关系数（ICC）