人體的非言語信號，如行走步態(tài)、姿勢等能夠表現(xiàn)人的內(nèi)心情感狀態(tài)，并在識別個體情緒狀態(tài)方面具有重要價值。近年來，情緒識別在人機交互、健康護(hù)理、行為趨勢上有著廣泛研究及應(yīng)用。傳統(tǒng)方法大多基于面部表情和言語，不可避免地要處理大量音頻和圖像信息，其復(fù)雜度也相對較高。 

　　中國科學(xué)院行為科學(xué)重點實驗室朱廷劭研究組提出一種新穎的情緒識別方法，即從人的自然狀態(tài)下的行走步態(tài)中進(jìn)行人的情緒識別。 

　　本研究實驗如下設(shè)計：在一個矩形固定區(qū)域（長約6m，寬約0.8m）步道內(nèi)進(jìn)行兩輪實驗。第一輪實驗：被試者在手腕和腳踝處分別綁定一部智能手機，該手機上開發(fā)的APP可以在啟動后記錄關(guān)節(jié)點的三軸線性加速度值和三軸重力加速度值（采樣頻率為5Hz）并存儲。被試者按要求在區(qū)域內(nèi)進(jìn)行平靜狀態(tài)的來回行走，約兩分鐘，停下，自報現(xiàn)時段的情感分?jǐn)?shù)（從1到10）。被試者隨即觀看一段視頻（憤怒主題）做情緒啟動，觀看結(jié)束后，在上述區(qū)域中來回行走約一分鐘，然后報告此時的情緒分?jǐn)?shù)并回憶觀看視頻結(jié)束時的情緒分?jǐn)?shù)。第二輪試驗與第一輪實驗相似，但情緒啟動為愉悅主題，情緒分?jǐn)?shù)為愉悅從1到10。 

　　數(shù)據(jù)處理上，依據(jù)每人的時間戳記錄切分每部手機的情緒啟動前后行走的加速度數(shù)據(jù)，并分別以窗口(w)長度為3和5的滑動平均濾波器對三軸行為數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理，然后將數(shù)據(jù)切分為行為數(shù)據(jù)片（data slice）。從每個數(shù)據(jù)片（data slice）中提取114個特征，包括時域特征、頻域特征、分布特征和功率譜特征，并訓(xùn)練隨機數(shù)模型、隨機森林、多層感知機以及支持向量機(SVM)模型。 

　　實驗結(jié)果表明：腳踝比手腕處的學(xué)習(xí)效果顯著，準(zhǔn)確率較高，而窗口為w=5的滑動濾波處理后其學(xué)習(xí)效果的準(zhǔn)確率高于濾波窗口為w=3的學(xué)習(xí)結(jié)果。SVM學(xué)習(xí)效果顯著，均比其他模型在不同設(shè)置（濾波窗口w，情感狀態(tài)，關(guān)節(jié)點）條件下的學(xué)習(xí)效果好，準(zhǔn)確率更高。在平靜/憤怒的識別中，SVM的準(zhǔn)確度可達(dá)90.31%，在愉悅/平靜識別中SVM最高的準(zhǔn)確度為89.76%，在區(qū)分憤怒/愉悅時，最高的準(zhǔn)確度可達(dá)87.10%；在識別平靜、愉悅和憤怒三種情緒狀態(tài)時， SVM的最高準(zhǔn)確度可達(dá)85%-78%-78%。由上述數(shù)據(jù)表明，這種步態(tài)的加速度信息是可以用來探究和識別人的情緒狀態(tài)的。 

　　該研究受中國科學(xué)院重點部署項目（KJZD-EWL04）、國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃（2013AA01A606）、國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃（2014CB744600）及中國科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項（XDA06030800）資助。相關(guān)研究成果已被Human-Centered Computing國際會議接受，并收錄在即將發(fā)表的會議論文集中。 

Liqing cui, Shun Li, Tingshao Zhu. Emotion Detection from Natural Walking. Human-Centered Computing (HCC) 2016, Jan. 2016, Moratuwa Sri Lanka. (Accepted) 

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