本实用新型涉及人体通信领域，尤其涉及一种情感识别系统和情感识别系统，具体涉及一种基于电流耦合型人体通信的情感识别系统。
背景技术：
当代信息科学技术的飞速发展使得人类对计算机的依赖程度不断增强，人们对计算机的人机交互能力要求也越来越高，尤其是希望计算机更全面的智能来适应和理解人们的情感，以此来建立和谐人机环境。情感识别是赋予机器识别人类情感能力的一种人机交互技术，现已逐渐成为人机交互领域的研究热点。
情感是一种综合了人的感觉、思想和行为的状态，它包括了人对外界或自身刺激的心理反应，也包括了伴随这种心理反应的生理反应。情感识别，它研究的内容包括面部表情、姿势、语音和生理信号识别等方面。如果计算机能从面部、姿势、语音和生理信号中识别出人类的情感，那么给计算机赋予人类类似的情感，进行感知和表达情感，并进行和谐、自然的人机情感交互指日可待。如：在医疗护理中，如果能够知道患者，特别是有表达障碍的患者的情感状态，就可以根据患者的情感做出不同的护理措施提高护理质量。对于动车、高铁司机等需要长时间保持高度注意力和警觉度的职业来说，如果能够提前获取司机当天的情感状态，就可以有效的避免司机的浮躁、愤怒、抑郁等消极情绪造成的交通事故。在人们的日常工作和生活中，情感的作用无处不在。在产品开发过程中，如果能测量用户使用产品过程中的情感，了解用户体验，就可以改善产品功能并提高产品质量，更好的满足用户的需求。
目前情感识别的研究领域包括基于面部表情的识别、基于语言信号的情感识别、基于文字的情感识别、基于肢体运动的情感识别和基于生理信号的情感识别。其中基于生理信号的情感识别被认为是更加真实的一种方法，因为面部表情、语音相对而言可以更加容易的隐藏，面部、语言流露出来的情感状态主要受神经系统控制，人们可以通过自己的主观意识遮掩自己真实的情感；而人类的生理信号主要是受人的自主神经系统和内分泌系统支配，而不受人的主观控制。
技术实现要素：
本实用新型的发明目的在于：针对上述存在的问题，提供一种基于电流耦合型人体通信的情感识别系统，其在情感识别中，可以提供一种安全的、舒服的、非入侵的方式有效的采集到生理信号，在解决了传统情感识别的数据线传输线的繁多杂乱外，保证了人类多种生理电信号的采集汇总，让我们可以更加全面的识别出人类真实情感，可以明显的反映人类在不同情感状态下的变化。
本实用新型采用的技术方案是这样的：
基于电流耦合型人体通信的情感识别系统，包括：情感助手，以及与情感助手连接的传感器集群，所述传感器集群包括安装在人体各个部位一系列的生理电信号采集传感器。
每个传感器都包括信号采集电极、信号预处理模块、a/d信号采样模块、生物特征表示模块、单端电压转换差分电流模块和发射电极对，所述信号采集电极顺次连接信号预处理模块、a/d信号采样模块、生物特征表示模块、单端电压转换差分电流模块、发射电极对。
所述情感助手主要包括接收电极对、信号接收模块、特征提取模块、特征分类模块、特征匹配模块，以及与特征匹配模块相连接的情感模型数据库、情感状态提示模块。所述接收电极对、信号接收模块顺次连接特征提取模块、特征分类模块、特征匹配模块、情感状态提示模块，情感模型数据库与特征匹配模块相连。
综上所述，由于采用了上述技术方案，本实用新型的有益效果是：在情感识别中，可以实现一种安全的、舒服的、非入侵的方式有效的采集到生理信号，在解决了传统情感识别的数据线传输线的繁多杂乱外，保证了人类多种生理电信号的采集汇总，让我们可以更加全面的识别出人类真实情感，可以明显的反映人类在不同情感状态下的变化。
附图说明
图1是本实用新型一实施例提供的基于电流耦合型人体通信的情感识别系统的系统通信图。
图2是本实用新型一实施例提供的基于电流耦合型人体通信的情感识别系统的传感器。
图3是本实用新型一实施例提供的基于电流耦合型人体通信的情感识别系统的情感助手。
附图说明：1-传感器1，2-传感器2，3-传感器3,4-传感器4,5-传感器5,6-传感器6,7-情感助手，8-连接线，9-信号采集电极，10-信号预处理模块，11-信号接收模块，12-a/d信号采样模块，13-生物特征表示模块，14-单端电压转换差分电流模块，15、16-发射电极对，21-特征提取模块，22-特征分类模块，23-情感状态提示模块，24-情感模型数据库，25-特征匹配模块，26、27-接收电极对。
具体实施方式
下面结合附图，对本实用新型作详细的说明。
为了使本实用新型的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本实用新型进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本实用新型，并不用于限定本实用新型。
实施例1
如图1所示，一种基于电流耦合型人体通信的情感识别系统，包括情感助手7，分别与情感助手通过人体连接的传感器集群。
所述传感器集群就是由放置在人体各个部位的多个传感器组成，形如如图1中所示的传感器1、传感器2、传感器3、传感器4、传感器5、传感器6构成，它们都通过人体与情感助手相连接，如图1中虚线8。
这些传感器为专用传感器，例如脑电(eeg)、呼吸作用(rsp)、心电(ecg)、皮肤电反应(gsr)、血容量搏动(bvp)、肌肉电图(emg)等，该传感器集群主要负责生理电信号的采集。上述传感器都通过人体与情感助手相连接。
实施例2
本实施例与实施例1基本相同，优选地，如图2所示，传感器由信号采集电极9、信号预处理模块10、a/d信号采样模块12、生物特征表示模块13、单端电压转换差分电流模块14、发射电极对15、16组成，所述信号采集电极9顺次连接信号预处理模块10、a/d信号采样模块12、生物特征表示模块13、单端电压转换差分电流模块14、发射电极对15、16。
如图3所示，所述情感助手主要由接收电极对26、27、信号接收模块11、特征提取模块21、特征分类模块22、特征匹配模块25、与特征匹配模块25相连接的情感模型数据库24、情感状态提示模块23构成。
接收电极对26、27、信号接收模块11顺次连接特征提取模块21、特征分类模块22、特征匹配模块25、情感状态提示模块23，情感模型数据库24与特征匹配模块25相连。
其中，单端电压转换差分电流模块14、发射电极对15、16、接收电极对26、27、信号接收模块11负责生理电信号的接收与发送。
信号采集电极9的主要功能是采集人体组织中的生理电信号，并传送给信号预处理模块10。
信号预处理模块10将采集电极传回的人体生理电信号的差分信号转换为可由a/d信号采样模块12可以识别的电压信号。
a/d信号采样模块12对信号接收模块11转换后的模拟信号转换为数字信号。
生物特征表示模块13对数字化的生理信号的特征进行识别并打包；
特征提取模块21对信号接收模块11传递的生物特征信号进行提取；
特征分类模块22对特征提取模块21提取的信息进行分类，为特征匹配模块25进行特征匹配在做好准备。
特征匹配模块25通过对各个传感器传回的生物特征信号在情感模型数据库24中进行匹配，分析，得出情感状态。
与特征匹配模块25相连接的情感模型数据库24中保存了高兴、惊奇、厌恶、悲伤、愤怒、恐惧等多种情感模型的特征，供特征匹配模块25匹配识别使用。
本系统的工作方式如下：
(1)传感器对人体生理电信号的特征做出表示，并将特征转换为可以在人体内传输的电流信号，传送给情感助手。
(2)情感助手收到传感器传回的信号，进行处理，分析人的情感特征，并能通过情感模型和情感识别算法，对人的情感进行分类和识别，得出人的情感状态。
所述步骤(1)中具体包括以下步骤：
(1a)传感器的信号采集电极9采集人体组织中的生理电信号，并传送给信号预处理模块10；
(1b)信号预处理模块10将贴片电极9传回的人体生理电信号的差分信号转换为可由a/d信号采样模块12可以识别的电压信号。
(1c)a/d信号采样模块12对信号接收模块11转换后的模拟信号转换为数字信号。
(1d)生物特征表示模块13对数字化的生理信号的特征进行识别并打包；
(1e)单端电压转换差分电流模块14将打包好的生物特征转换为可以在人体中传输的差分电流，通过发射电极对15、16注入人体。
所述步骤(2)中具体包括以下步骤：
(2a)情感助手的接收电极对26、27检测到人体中传输的生物特征电流信号，变将其传送到信号接收模块11；
(2b)信号接收模块11将电极对26、27传回的生物特征差分信号转换为单端信号；
(2c)特征提取模块21对信号接收模块11传递的生物特征信号进行提取；
(2d)特征分类模块22是将特征提取模块11提取的信息进行分类，为特征匹配模块25进行特征匹配在做好准备。
(2e)特征匹配模块25通过对各个传感器传回的生物特征信号在情感模型数据库24中进行匹配，分析，得出情感状态。
(2f)情感状态提示模块23，将结果展现出来。
以上所述仅为本实用新型的较佳实施例而已，并不用以限制本实用新型，凡在本实用新型的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本实用新型的保护范围之内。
1.基于电流耦合型人体通信的情感识别系统，其特征在于，包括：情感助手，以及与情感助手连接的传感器集群，所述传感器集群包括安装在人体各个部位的生理电信号采集传感器。
2.根据权利要求1所述的基于电流耦合型人体通信的情感识别系统，其特征在于，所述情感助手包括接收电极对、信号接收模块、特征提取模块、特征分类模块和特征匹配模块；所述接收电极对顺次连接信号接收模块、特征提取模块、特征分类模块和特征匹配模块。
3.根据权利要求2所述的基于电流耦合型人体通信的情感识别系统，其特征在于，所述特征匹配模块还连接有情感模型数据库和情感状态提示模块。
4.根据权利要求3所述的基于电流耦合型人体通信的情感识别系统，其特征在于，所述情感模型数据库中包括有高兴情感模型、惊奇情感模型、厌恶情感模型、悲伤情感模型、愤怒情感模型和恐惧情感模型。
5.根据权利要求1所述的基于电流耦合型人体通信的情感识别系统，其特征在于，所述传感器集群包括脑电传感器、呼吸作用传感器、心电传感器、皮肤电反应传感器、血容量搏动传感器和肌肉电图传感器。
6.根据权利要求1或5所述的基于电流耦合型人体通信的情感识别系统，其特征在于，单个所述传感器包括信号采集电极、信号预处理模块、a/d信号采样模块、生物特征表示模块、单端电压转化差分电流模块和发射电极对；所述信号采集电极顺次连接信号预处理模块、a/d信号采样模块、生物特征表示模块、单端电压转换差分电流模块和发射电极对。
技术总结