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基于情感识别的汽车驾驶技术 　　摘 要：发现了一个新的潜在应用多媒体技术，即提高驾驶安全的情感智能汽车界面。为了确定生理信号和某些相关的情绪，设计了实验地图。我们将演示描述如何使用这些结果来实现一个更自然的基于多通道的人机情感交互，使之应用于未来司机驾驶的汽车界面中。　　关键词：虚拟现实；情感启发；情感识别；生理信号　　中图分类号：TP39 文献标识码：A 文章编号：2095--00-03　　0 引 言　　人?具有社会属性，总是会夸张地表现感情，人的认知会受自己的情绪影响。而情绪又会影响人类的认知过程，包括感觉和记忆的组成、分类和喜好、目标生成、评估、战略规划和决策等。先前的研究表明，人们在与计算机的交互中也会夸张地表现感情。考虑到人机交互所涉及的情绪和情感与识别之间牢固的界定，我们希望机器的感知能够捕获相应的现象，并采取相应措施，以加强我们日常对机器的使用。　　开车是人们日常生活中的一项重要活动，在一次研究中表明，司机在驾驶汽车时会夸张地表现感情，且其情绪会影响驾驶。众所周知，愤怒会极大地影响一个人的驾驶。当司机的愤怒情绪影响他们正常的思维和判断时，他们对事件看法的改变会导致对结果的误判，其他拥有类似效果的情绪是沮丧、焦虑、恐惧、压力。为了在公路上成为一个更安全的司机，他们需要更好的注意自己的情绪，并需有能力有效管理它们。　　一旦司机意识到了自己的情绪状态，那他们选择一个安全的应对方式就变得相对容易，但司机往往缺乏这种认识。例如一些司机往往缺乏让自己平静下来的能力，尤其是当他们感到愤怒或沮丧时。而困倦是最危险的状态之一。在开车时，当人们发现他们昏昏欲睡时他们却经常强迫自己继续开车，而非停下来休息。　　美国学者詹姆斯和拉森[1]讨论了如何利用司机的技术能力来管理自己的情绪。包括通过放松技巧来减少物理唤醒和对精神状况的重新评价。而我们的目标是创建一个情感智能汽车界面，通过促进自然地人机交互帮助司机提高驾驶安全，从而帮助其更好地意识到其在开车时的情绪状态。例如，当智能系统识别到司机的愤怒情绪时，可以建议司机进行呼吸练习。同样，当系统识别到司机的困倦情绪时，它可以自动改变电台频道，切换不同的曲调或摇下窗户使新鲜空气进入车内。该系统在尊重司机个人喜好的同时会提高驾驶的防范措施，使司机感觉好像车上存在一个真实的人在帮助他们安全驾驶。　　驾驶员的情感状态可以通过两方面解释，即在心理和生理评估后，还经历了由驱动程序控制的特定情绪组件。生理组件可以通过接收传感器以不同的方式来识别和观察，包括视觉，动觉，听觉。　　目前，我们正专注于通过收集和分析他们的生理信号来识别驾驶者情感状态的研究。　　1 相关研究和初步实验　　 情感识别的生理信号　　有些研究建立在对情感和生理觉醒之间的关系理解的基础上。皮卡德[2]等人用个性化的意象和加载情感的图片引出快乐，悲伤，愤怒，恐惧，厌恶，惊讶，中立等情绪。测量到的生理信号是皮肤电反应、心跳、呼吸和心电图。用于分析数据的算法是连续正向浮动选区和费歇尔投影这两种方法的混合，此法拥有81%的整体精度。而希利[3]专注于对司机的压力测量并分析其生理信号。本研究的实验参与者分别在停车场、城市、高速公路上开车。结果表明，司机的压力信号可能会分别被识别为停止、城市和高速公路，此准确率高达96%。　　 初步情感启发和识别实验　　在我们的情感诱导实验中，我们用电影片段和困难的数学问题来引出6种情绪：悲伤，愤怒，惊讶，恐惧，沮丧和高兴。我们使用一个非植入性的无线可穿戴电脑Body Media Sense Wear臂带来收集参与者的生理信号，包括皮肤电反应，心脏速率和体温。　　数学问题被用来引起挫折情绪，电影片段被用来引起其他情绪。在关于导致引发目标情绪的研究中，发现电影场景能够更高程度引起特定的情绪。此外，我们选择多通道刺激情感启发，在电影片段和数学问题之后还提出了让参与者观看幻灯片的建议。在他们观看幻灯片和进行自我报告的过程中，继续对参加者的生理信号进行收集。对收集的生理信号进行标准化，以减少参与者之间的个体差异并进行最小值、最大值、平均值、方差等处理。从生理数据中提取每个生理数据类型 。有三个监督学习算法可以对这12个特点的分析进行实现，即k-最近邻，判别函数分析，马夸特-反向传播算法。KNN，DFA，和MBP这三种算法识别情绪的准确率分别为%，%和%。　　2 虚拟现实驾驶模拟器实验　　上述讨论的情感启发实验的结果表明，通过分析驾驶员的生理信号可以了解人们所经历的情感。虚拟现实驾驶模拟器实验的目的是要引起驾驶员有关的情绪和状态，包括惊恐/恐惧，沮丧/愤怒和无聊/困倦。驾驶模拟器被用作虚拟现实的驾驶环境，这种驾驶模拟器使用虚拟现实技术创建并通过中心先进的交通系统仿真设施来运行。　　实验会设计