ECG与PPG在情感识别中的比较：心电图优势明显

本文主要探讨了基于心电图（ECG）和光电容积描记图（PPG）的情感识别系统的比较。两位来自沙特国王大学的研究者，Sharifah Noor Masidayu Syed Ismaila和Nor Azlina Ab.Aziz，以及Satii Zainab Ibrahima，分别来自多媒体大学的信息科学技术学院和工程技术学院，针对这个领域的研究进行了深入探究。 心电图和光电容积图是两种常用的生理信号源，它们源自心脏活动的电信号，常用于心血管疾病的诊断和监测。在情感计算领域，这两种技术被应用于识别人类的情绪，这得益于市场上的可穿戴设备广泛支持这些信号的采集。尽管ECG通常被用作单一峰信号的情感识别系统（ERS），但PPG在单峰ERS中的应用仍受到一定的限制。 然而，关于ECG和PPG在ERS中的相对优势，学术界尚未达成共识。为了填补这一空白，研究者们开发了一种结合了ECG和PPG的ERS，并通过对47名参与者和两个公共数据集的数据进行分析，来评估这两种信号在识别不同情绪维度（如唤醒情绪、效价和维度类别）上的有效性。结果显示，ECG在唤醒情绪识别上表现出较高的准确性，达到68.75%，而PPG在效价识别方面表现较好，准确率为64.94%，在维度类别分类中也有37.01%的精确度。 尽管当前的研究趋势倾向于优先考虑ECG，但该研究表明，PPG信号同样具有开发ERS的价值，其性能与ECG相当，特别是对于那些寻求成本效益和便携性的应用场景。本文的工作为理解这两种生理信号在情感识别中的相对优势提供了新的视角，并强调了PPG作为一种潜在的可行选择。 本文以CC BY-NC-ND许可证发表，允许在开放访问平台上根据特定条件进行非商业使用和不改编分发。随着技术的发展和对情感计算需求的增长，这项研究对于推动可穿戴设备在实时情感监测方面的应用具有重要意义。未来的研究可能会进一步探索如何优化这两种信号的融合，以提高情感识别系统的整体性能和实用性。