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摘要
基于成像式光电容积描记技术（Imaging Photoplethysmography,IPPG）的情绪识别具有非接触式和客观性等优势。但基于IPPG信号的情绪识别还处于探索阶段，因IPPG信号质量容易受到影响，识别情绪的准确率还有待提高。为解决上述问题，选择额头作为感兴趣区域，通过小波变换和带通滤波提高信号质量，提取心率变异性特征，并使用支持向量机、K近邻、决策树和随机森林对特征进行分类。在DEAP数据库上进行实验，结果表明：支持向量机的情绪识别效果最好，在唤醒维度上的准确率为61.09%，在效价维度上的准确率为53.31%。该研究在远程医疗、人机交互等领域有广阔的应用前景。
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单位生命科学技术学院; 长春理工大学
