基于FPGA的情绪感知系统设计方案：心理健康监测应用（一）

基于 FPGA 的情绪感知系统设计方案：心理健康监测应用（一）

系列文章目录

FPGA+护理：跨学科发展的探索（一）
FPGA+护理：跨学科发展的探索（二）
FPGA+护理：跨学科发展的探索（三）
FPGA+护理：跨学科发展的探索（四）
FPGA+护理：跨学科发展的探索（五）
FPGA 在情绪识别领域的护理应用（一）
FPGA 在情绪识别领域的护理应用（二）
FPGA 在情绪识别领域的护理应用（三）
FPGA 在情绪识别领域的护理应用（四）

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一、项目概述

1.1 目标与背景

情绪识别技术是情感计算领域的重要组成部分，它通过分析人类的生理信号、面部表情、语音特征等多种模态信息，实现对人类情绪状态的自动识别和分类(6)。在临床精神医学护理场景中，情绪识别技术具有重要的应用价值，能够帮助医护人员实时监测患者的情绪状态，辅助诊断和治疗方案的制定，提高护理质量和效率(6)。

随着现场可编程门阵列 (FPGA) 技术的快速发展，其在实时信号处理、并行计算和低功耗等方面的优势，使其成为情绪识别系统硬件实现的理想选择(6)。FPGA 凭借其可重构性、并行处理能力和低延迟特性，能够高效地处理情绪识别算法中的复杂计算任务，为临床精神医学护理提供实时准确的情绪识别支持(6)。

本项目旨在设计并实现一个基于 Xilinx FPGA 的多模态情绪感知系统，主要应用于心理健康监测和精神医学护理领域。系统将集成面部表情识别、语音情绪分析和生理信号处理三大核心功能，并探索多模态数据融合技术，以提高情绪识别的准确性和可靠性。

1.2 系统功能与架构

本系统主要实现以下功能模块：

1. 面部表情识别模块：实时捕捉面部表情图像，进行预处理、特征提取和分类识别，判断情绪状态

2. 语音情绪分析模块：采集语音信号，进行特征提取和情绪分类，识别语音中的情感信息

3. 生理信号处理模块：采集并处理 EEG、ECG、EDA 等生理信号，提取情绪相关特征

4. 多模态融合模块：融合不同模态的情绪识别结果，提高整体识别准确率

5. 系统控制与接口模块：协调各模块工作时序，实现与外部设备的通信接口

系统的总体架构如图 1 所示：

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|  数据采集层    |
| (摄像头、麦克风、生理传感器) |
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|  FPGA处理层    |
| (预处理、特征提取、分类识别) |
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|  数据融合层    |
| (多模态融合算法) |
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|   应用层       |
| (预警、决策支持、用户界面) |
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图 1：系统总体架构图

1.3 技术路线与创新点

本项目拟采用的技术路线主要包括：

1. 算法设计：针对 FPGA 硬件特性优化的面部表情识别、语音情绪分析和生理信号处理算法

2. 硬件实现：基于 Xilinx FPGA 的并行处理架构设计，充分利用 FPGA 的可重构特性和并行计算能力

3. 系统集成：多模态数据融合方法，结合不同模态的优势，提高情绪识别的准确性

我们希望该系统能够实现：

1. 基于 FPGA 的多模态情绪识别系统，实现面部表情、语音和生理信号的实时处理

2. 针对 FPGA 硬件特性优化的深度学习模型，提高处理速度和资源利用率

3. 创新的多模态融合算法，有效结合不同模态的情绪识别结果