情绪识别：静息脑电信号的SASI特征及其在不同情绪状态下的变化

本文主要探讨了一种静息脑电信号频域不对称指数特征识别算法，这是一种针对情绪识别领域的创新研究方法。在实验中，研究人员采用了一种实验设计，通过呈现不同情绪诱导图片（正性、中性和负性情绪）来触发受试者的反应。他们收集了受试者的脑电信号，并特别关注了后期正电位段，利用频域不对称指数（SASI）这一指标来分析不同情绪状态下大脑活动的特性。 实验结果显示，与中性情绪相比，负性情绪时的静息脑电信号SASI值较高，而正性情绪时则较低。这种不对称性在左颞区、右颞区和枕叶区的脑区表现尤为显著。这些发现表明，静息脑电信号的频域不对称指数能够有效地捕捉到情绪状态下的大脑活动模式，从而可能提高情绪识别的准确性。相比于基于面部表情和语音特征的传统方法，脑电信号方法具有较低的伪造可能性，因为它直接反映了大脑的内在反应。 静息脑电信号频域不对称指数的测量和分析在人工智能、医学、生理学、心理学以及神经科学等领域具有广泛的应用前景，特别是在情绪感知、神经疾病诊断以及心理干预等方面。此外，这项研究还强调了情绪识别技术在当今社会的重要价值，比如在用户体验设计、虚拟现实交互以及智能客服系统中的潜在应用。 总结来说，这篇文章提出了一种新颖的静息脑电信号处理技术，通过频域不对称指数来揭示情绪状态的细微变化，为提高情绪识别的精确度提供了新的科学依据。这项工作不仅拓展了脑电科学研究的边界，也为相关领域的实际应用提供了有价值的数据支持。