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情緒識(shí)別旨在實(shí)現(xiàn)機(jī)器對(duì)人的情緒狀態(tài)進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別,，是情感計(jì)算和人機(jī)交互領(lǐng)域的重要研究?jī)?nèi)容,。當(dāng)前可用于情緒識(shí)別研究的多模態(tài)數(shù)據(jù)集（如DEAP、MAHNOB-HCI等）大多關(guān)注單一情緒類別分類,，而情緒是一種復(fù)雜的心理狀態(tài),，已有研究表明人可以同時(shí)感受多種情緒，這種同時(shí)出現(xiàn)兩種或以上情緒感受的情緒狀態(tài)被稱為混合情緒,。近年來混合情緒研究得到了越來越多的關(guān)注,，但目前還沒有可用于混合情緒識(shí)別研究的多模態(tài)數(shù)據(jù)集，極大的限制了混合情緒分析研究,。

實(shí)驗(yàn)流程及篩選情緒刺激視頻評(píng)分統(tǒng)計(jì)

針對(duì)混合情緒分析研究領(lǐng)域缺少用于混合情緒識(shí)別數(shù)據(jù)集的問題,，我校可視媒體計(jì)算教師團(tuán)隊(duì)教師在清華大學(xué)讀博期間,，從情緒誘發(fā)材料選取,、多模態(tài)信號(hào)采集、實(shí)驗(yàn)結(jié)果技術(shù)驗(yàn)證等方面建立了用于混合情緒識(shí)別研究的多模態(tài)數(shù)據(jù)集,。具體是，為確保情緒的有效誘發(fā),，首先基于一定規(guī)則從斯坦福視頻庫中篩選誘發(fā)視頻片段,，以選擇可誘發(fā)更強(qiáng)的積極、消極和混合情緒的視頻,；之后,，80名被試被招募參與實(shí)驗(yàn)，在這些被試觀看情緒視頻時(shí)記錄了EEG,、GSR,、PPG和面部視頻等模態(tài)數(shù)據(jù)，同時(shí)記錄了被試的PANAS,、VAD和娛樂/厭惡兩種離散情緒等主觀評(píng)價(jià),；最終，建立了包括73名有效被試的多模態(tài)信號(hào)數(shù)據(jù)和主觀評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集,，基于這一數(shù)據(jù)集進(jìn)行了基于生理信號(hào)和面部視頻的情緒誘發(fā)和混合情緒分類分析的技術(shù)驗(yàn)證,。結(jié)果表明，當(dāng)基于多模態(tài)特征和SVM時(shí),，積極,、消極和混合情緒狀態(tài)三分類任務(wù)上可得到80.96%的分類準(zhǔn)確率，驗(yàn)證了對(duì)混合情緒狀態(tài)檢測(cè)的可行性。研究結(jié)果可為混合情緒分析研究提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支持和研究范式啟發(fā),。

使用不同模態(tài)特征和Random Forest(RF),、SVM分類器的三分類（積極情緒、消極情緒

和混合情緒）準(zhǔn)確率(a)RF結(jié)果,，(b)SVM結(jié)果,。

相關(guān)研究成果以“A Multimodal Dataset for Mixed Emotion Recognition”(DOI：10.1038/s41597-024-03676-4)為題發(fā)表于Springer Nature旗下知名科學(xué)數(shù)據(jù)期刊《Scientific Data》。該刊專注于科學(xué)數(shù)據(jù)的分享,、描述和分析,，發(fā)布高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集及與數(shù)據(jù)相關(guān)的研究文章，期刊近5年平均影響因子為8.9,，JCR分區(qū)Q1期刊,。

供稿：計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用學(xué)院

【編輯：鄒林有責(zé)任編輯：金萍】

我校混合情緒分析研究取得新進(jìn)展

其他動(dòng)態(tài)