用加速度传感器预测用户情绪变化被证明是可行的
实验结果表明，基于加速度数据的情绪识别模型拥有良好的测量属性，尤其是中性、高兴和愤怒三类情绪识别准确率达均到81.2%。在情绪分类预测模型中，步态行为与情绪之间的预测关系具有一定可解释性。
据悉，借助智能手环记录下的步态加速度数据，竟可预测人们情绪，这是中国科学院心理研究所行为科学重点实验室朱廷劭研究组的最新研究成果。
智能手环及其在一般步速和跑步情况下的记录数据，资料图
作为心理学的核心研究领域之一，情绪识别在人机交互中起到了很重要的作用。如果计算机可以有效感知人类情绪，人机交互将会变得更加智能高效。据已有的研究表明，情绪会体现在人的步态中，通过智能手环中内置的加速度传感器，能够采集到人在行走时步态的加速度数据。
据了解，该研究是朱廷劭研究组在大数据与心理学研究领域的系列成果之一。此项研究得到中科院重点部署项目、国家重点基础研究发展计划973项目和中科院战略性先导科技专项等课题资助。
在测试时，朱廷劭研究组招募了123名测试者，利用高兴、愤怒视频诱发用户情绪，然后让测试者按照路线自然行走3至5分钟，同时利用定制的智能手环记录下用户在不同情绪下手腕和脚踝处的加速度数据。
手腕和脚踝数据的三类情绪分类准确率，资料图
研究人员根据加速度传感器的监测数据提取了时域、频域和时频等114个特征，建立了情绪分类预测模型。结果表明，基于加速度数据的情绪识别模型拥有良好的测量属性，尤其是中性、高兴和愤怒三类情绪识别准确率达均到81.2%。在情绪分类预测模型中，步态行为与情绪之间的预测关系具有一定可解释性。由此可见，通过加速度数据来预测用户的情绪是完全可行的。
研究人员称，该研究采用可穿戴设备，通过机器学习训练得到的预测模型，对个体的运动加速度数据进行分析，能够实现实时情绪预测，可广泛应用于特定场合下个体的情绪实时监测。
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Mark
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