CN110090029A - 情绪测量系统、智能手环和便携终端 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种情绪测量系统，包括智能手环和便携终端。其中，智能手环包括：PPG信号测量模块，用于测量用户的PPG信号；以及通信模块，用于将测量到的PPG信号数据发送给便携终端。并且，便携终端包括：情绪基准数据存储模块，用于存储PPG信号数据与情绪分类之间的关联性数据；通信模块，用于接收智能手环测量得到的PPG信号数据；分类器模块，用于根据情绪基准数据存储模块中存储的关联性数据，对通信模块接收到的PPG信号数据进行情绪分类；以及情绪展示模块，用于将分类器模块的情绪分类结果展示给用户。本发明所述的系统功耗低，测量电极少，测量过程简单，测量精度高。
Description
技术领域
本发明涉及情绪测量系统、智能手环和便携终端。
背景技术
以智能手环为代表的可穿戴设备已经逐渐普及，目前市面上的智能手环以震动唤醒、运动检测、睡眠检测、健康指标测量等为主要功能，并与手机APP进行通信，以达到实时监测的目的。目前情绪测量主要通过表情识别和生理信号测量为主，而表情识别有一定的局限性比如针对测谎领域或者能很好控制自己情绪而不外露的人群，因此通过生理信号测量情绪就显得尤为重要。
此外,现代人的生活节奏快，工作压力大，猝死等事件常有发生。如果能够及时地监测人体的情绪，则对疾病的监测和预防将会大有帮助，能够改善人体健康状况。目前，对人体情绪的检测，是通过心率变异性(HRV)的时域和频域的监视而进行的。然而，心电的测量在可穿戴设备上耗电严重并且存在测量电极多测量不准确等缺点。
发明内容
针对上述现有技术的不足，本发明的发明人经研究发现，脉率变异性(PRV)序列和HRV序列具有高度相关性，其相关系数高达0.98。因此，发明人提出了一种情绪测量系统，包括智能手环和便携终端，其中，智能手环包括：光电容积脉搏波(PPG)信号测量模块，用于测量用户的PPG信号；以及通信模块，用于将测量到的PPG信号数据发送给便携终端；并且，便携终端包括：情绪基准数据存储模块，用于存储PPG信号数据与情绪分类之间的关联性数据；通信模块，用于接收智能手环测量得到的PPG信号数据；分类器模块，用于根据情绪基准数据存储模块中存储的关联性数据，对通信模块接收到的PPG信号数据进行情绪分类；以及情绪展示模块，用于将分类器模块的情绪分类结果展示给用户。
通过这种情绪测量系统，可以精确地分析用户的情绪，同时，操作方便，无需使用多个电极，耗电量低。
在该情绪测量系统中，情绪基准数据存储模块中存储的关联性数据是对训练集数据进行特征提取而获得的，并且，所述关联性数据是便携终端下载获得的，或者是便携终端自身对训练集数据进行特征提取而获得的。
在该情绪测量系统中，情绪基准数据存储模块中存储的关联性数据是使用深度学习方法对训练集数据进行分类而获得的，并且，所述关联性数据是便携终端下载获得的，或者是便携终端自身使用深度学习方法对训练集数据进行分类而获得的。
在该情绪测量系统中，情绪基准数据存储模块中存储的关联性数据针对不同年龄、性别的使用者具有不同的分类基准，并且，便携终端具有输入模块，用于让用户输入其年龄、性别。
在该情绪测量系统中，便携终端还包括历史情绪存储模块，用于存储用户的历史情绪数据，并且，情绪展示模块将用户的历史情绪数据展示给用户。
在该情绪测量系统中，智能手环与便携终端之间的通信通过蓝牙进行。
本发明还提出了一种智能手环，包括：PPG信号测量模块，用于测量用户的PPG信号；以及通信模块，用于将测量到的PPG信号数据发送给便携终端。
本发明还提出了一种便携终端，包括：情绪基准数据存储模块，用于存储PPG信号数据与情绪分类之间的关联性数据；通信模块，用于接收智能手环测量得到的PPG信号数据；分类器模块，用于根据情绪基准数据存储模块中存储的关联性数据，对通信模块接收到的PPG信号数据进行情绪分类；以及情绪展示模块，用于将分类器模块的情绪分类结果展示给用户。
本发明还提出了一种智能手环，包括：PPG信号测量模块，用于测量用户的PPG信号；情绪基准数据存储模块，用于存储PPG信号数据与情绪分类之间的关联性数据；分类器模块，用于根据情绪基准数据存储模块中存储的关联性数据，对PPG信号测量模块测量到的PPG信号数据进行情绪分类；以及情绪展示模块，用于将分类器模块的情绪分类结果展示给用户。
与现有技术相比，本发明的有益效果是为智能手环测量情绪提供了一个科学的方法，同时与传统的心电测量相比具有功耗低、测量电极少，测量过程更加舒适等优点。
附图说明
图1为本发明基于PPG信号的情绪测量系统的智能手环硬件系统和手机端框图
图2为基于PPG信号的情绪测量系统的具体工作流程图
图1中主要附图标记含义为:
1.电源模块 2.MCU控制器 3.智能手环硬件蓝牙模块 4.PPG采集模块
5.存储模块 6.显示模块 7.输入模块 8.情绪分类模块 9.软件蓝牙模块
具体实施方式
本发明的技术方案是一种基于PPG信号的情绪测量系统，其特征在于，包括智能手环硬件系统和手机端。其中智能手环硬件系统主要包括MCU控制器2、PPG信号测量模块4、蓝牙模块3、和电源模块1等，其中PPG信号测量模块主要通过反射式光电法测量人体桡动脉的PPG信号，MCU控制器对PPG信号进行滤波去噪，并提取PPG信号中两个波峰之间的时间序列，即PRV序列。其中PRV和HRV具有高度的相关性。MCU控制器2通过蓝牙模块3将提取到的数据信号传输到手机端。电源模块1则对整个手环系统进行供电。手机端主要包括用户输入模块7、显示模块6、存储模块5、情绪分类模块8和蓝牙模块9等，其中显示模块6主要显示当前用户的情绪状态，输入模块7主要是供输入自己的年龄等相关信息，情绪分类模块8是由实验获得的不同年龄段的情绪分类模型。根据用户输入的年龄选取不同分类器模型参数以达到更好的情绪分类效果，存储模块不但存储分类模型参数，而且对用户的情绪历史数据进行存储，以方便分析用户的生活状态和生病的概率。
下面结合附图，详细说明本发明的具体实施方式:
图1左为智能手环硬件系统结构图，如图1左所示，MUC控制器2通过PPG测量模块4采集的PPG信号经过去噪处理后提取出PRV(脉率变异性)序列，然后将PRV序列通过蓝牙模块3传送到手机端。图1右为智能手机端软件处理系统，用户通过输入模块7输入自己的年龄等相关信息。手机端软件的核心模块是情绪分类模块8，其中情绪分类模块8的具体构建步骤如下:
(1)训练集数据获取:设计实验范式，寻找不同年龄段的被试对象,年龄按照少年(18以下)、青年(18-40)、中年(41-65)、老年(65岁以上)，不同的年龄段被试人数寻找10人，分别准备恐惧，悲伤，高兴三种不同的电影片段各五分钟，让不同年龄段的被试者分别观看不同情绪的电影片段，进行五轮实验，分别获取不同年龄段的被试者观看不同影片的PPG信号，以平静情绪为情绪的基准线。
(2)训练集数据预处理:对采集的PPG信号进行小波降噪，同时提取PPG信号中的PRV(脉率变异性)序列，其中PRV序列是指PPG信号中两个波峰之间的时间序列，之后对PRV序列中的奇异点进行处理以解决由于采集过程人体晃动带来的数据不准确问题。
(3)特征提取:对提取的PRV序列进行时域和频域的分析并提取不同情绪的特征，其中时域对PRV相邻的P-P间期的平均值，相邻的P-P之间的标准差以及相邻P-P期间的差值的标准差和相邻P-P期间差值的均方根作为不同情绪的特征；对PRV序列进行频域分析，作为不同情绪的频域特征，其中0.04-0.15HZ(LF)反应交感神经的强制强度，能量蛀牙来源于动脉压的短期调整的有关机制，0.15-0.4HZ(HF)反应副交感神经的调制强度，能量来源于呼吸活动对心脏期间的影响，同时使用LF/HF反应交感神经和副交感神经的调节平衡，因此在对PRV序列进行频域分析时，主要采用上面三个特征：0.04-0.15HZ频段的能量，0.15-0.4HZ频段的能量以及LF/HF交感神经和副交感神经的比值。
(4)情绪分类器设计:根据第三步提取四种不同情绪的特征，选择SVM作为分类算法，在PC端编写MATLAB程序，训练SVM模型参数。本分类器针对四种情绪(平静，恐惧，悲伤，高兴)进行分类，由于不同的年龄段的人情绪特征不尽相同，因此针对不同年龄段个体的训练数据训练出不同的模型参数以提高情绪分类正确率。
(5)情绪分类器模型移植:由于模型训练计算量大、需要时间较长，因此，相对于在手机端进行模型训练，更为优选的是，在PC端进行训练，然后将训练得到的模型参数下载到手机中，同时将模型参数存储在手机的存储模块5中。例如，针对安卓和IOS系统，可以使用Java和Swift语言将PC端训练的情绪分类模型移植到不同的手机系统中。这里，更为优选的是，将模型参数按照训练集的不同年龄、性别等进行分类，并且根据用户输入的年龄性别等选择对应的模型参数，这样可以达到更好的情绪分类效果。
下面根据附图详细说明基于PPG信号的情绪测量系统的工作流程:
(1)用户通过手机端输入模块7自己的年龄性别等相关信息，保存用户的相关信息。
(2)根据用户输入的年龄信息，选取对应年龄段的模型参数，根据选取的模型参数初始化情绪分类模块8。
(3)根据用户佩戴的智能手环系统传入的PRV(脉率变异性)序列，输入情绪分类器模块8，从高兴，恐惧，悲伤，平静四种情绪中分类出当前用户的情绪，由于情绪是阶段性的波动，因此在进行情绪测量的时候，选取每五到十分钟作为一个测量阶段。
(4)根据情绪分类器分类的情绪类别，通过显示模块6，显示用户当前的情绪状态。
(5)利用存储模块5将用户的历史情绪进行存储，以方便分析用户一段时间内的生活状态，同时如果用户一段时间内过于悲伤或者恐惧，同时也可以用于疾病的预防。
(6)显示并存储用户情绪后，采集五分钟测试集的PPG信号，并提取PRV序列，进行下一轮的判决和显示。
在选取分类算法构建分类器模型不局限于目前常用的SVM(支持向量机),也可以使用深度学习的方法来进行分类，由于深度学习适合与大样本的情况，因此在采集训练集数据的时候需要更多的不同年龄段的测试人群，同时深度学习由于模型的复杂性导致模型参数增多，因此也需要更长的训练时间，此外采用深度学习的方法也可以避免的了特征提取的步骤，现在深度学习模型可以自己提取更好的不同情绪的特征，因此采用深度学习的情绪分类的效果会优于传统的机器学习分类算法。传统的机器学习方法使用的情绪的特征也不局限于本发明中所提高的时频域特征，也可以使用其他非线性参数分析如散点图和分形维数等提取特征的方法，更多的情绪特征可以达到更好的情绪分类效果。在选取MCU控制器时选择如TI的低功耗的MSP430系列，为智能手环提供更长时间的续航。
另外，以上描述的实施方式，是将情绪测量系统分布构造在手环和手机端系统上，然而，也可以将情绪测量系统部署在手环上。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征及优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (9)
1.一种情绪测量系统，包括智能手环和便携终端，其中，
智能手环包括：PPG信号测量模块，用于测量用户的PPG信号；以及通信模块，用于将测量到的PPG信号数据发送给便携终端；并且
便携终端包括：情绪基准数据存储模块，用于存储PPG信号数据与情绪分类之间的关联性数据；通信模块，用于接收智能手环测量得到的PPG信号数据；分类器模块，用于根据情绪基准数据存储模块中存储的关联性数据，对通信模块接收到的PPG信号数据进行情绪分类；以及情绪展示模块，用于将分类器模块的情绪分类结果展示给用户。
2.根据权利要求1所述的情绪测量系统，其中，情绪基准数据存储模块中存储的关联性数据是对训练集数据进行特征提取而获得的，并且，
所述关联性数据是便携终端下载获得的，或者，是便携终端自身对训练集数据进行特征提取而获得的。
3.根据权利要求1所述的情绪测量系统，其中，情绪基准数据存储模块中存储的关联性数据是使用深度学习方法对训练集数据进行分类而获得的，并且，
所述关联性数据是便携终端下载获得的，或者，是便携终端自身使用深度学习方法对训练集数据进行分类而获得的。
4.根据权利要求1所述的情绪测量系统，其中，情绪基准数据存储模块中存储的关联性数据针对不同年龄、性别的使用者具有不同的分类基准，并且，便携终端具有输入模块，用于让用户输入其年龄、性别。
5.根据权利要求1所述的情绪测量系统，其中，便携终端还包括历史情绪存储模块，用于存储用户的历史情绪数据，并且，情绪展示模块将用户的历史情绪数据展示给用户。
6.根据权利要求1所述的情绪测量系统，其中，智能手环与便携终端之间的通信通过蓝牙进行。
7.一种智能手环，包括：PPG信号测量模块，用于测量用户的PPG信号；以及通信模块，用于将测量到的PPG信号数据发送给便携终端。
8.一种便携终端，包括：情绪基准数据存储模块，用于存储PPG信号数据与情绪分类之间的关联性数据；通信模块，用于接收智能手环测量得到的PPG信号数据；分类器模块，用于根据情绪基准数据存储模块中存储的关联性数据，对通信模块接收到的PPG信号数据进行情绪分类；以及情绪展示模块，用于将分类器模块的情绪分类结果展示给用户。
9.一种智能手环，包括：
PPG信号测量模块，用于测量用户的PPG信号；
情绪基准数据存储模块，用于存储PPG信号数据与情绪分类之间的关联性数据；
分类器模块，用于根据情绪基准数据存储模块中存储的关联性数据，对PPG信号测量模块测量到的PPG信号数据进行情绪分类；以及
情绪展示模块，用于将分类器模块的情绪分类结果展示给用户。
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