从生理反应中识别情绪：公开可用数据集的可访问性和可用性

《IEEE Transactions on Affective Computing》：Emotion Recognition from Physiological Responses: Accessibility and Usability of Publicly Available Datasets

　　

摘要：

从生物信号中识别情绪可以提供有价值的补充信息，这些信息可能有助于临床监测、症状跟踪以及情感过程的评估，尽管它并不被用作独立的诊断方法。尽管具有潜力，但数据集的可用性受到可访问性、许可问题以及中性刺激纳入方面的挑战。现有的数据集主要集中在人工智能训练或引发情绪反应上，这两者对于推动该领域的发展都至关重要。本综述系统地分析了当前的数据集，并提出了改进的建议。使用PRISMA方法，通过预定义的关键词搜索了六个数据库，共获得了2,679条记录。经过筛选后，纳入了43项研究。数据集的评估基于四个标准：中性刺激的纳入情况、下载可行性、商业使用的许可情况以及情绪评估方法。分析的模式包括视觉、听觉、生理和多模态数据集。方法学的严谨性决定了它们与情绪识别研究的相关性。研究结果揭示了数据集可用性的显著局限性，例如仅限于学术用途、中性刺激的纳入不一致以及评估方法的变化性。多模态数据集显示出潜力，但需要在临床和技术应用中进行改进。本综述强调了开放获取数据集和标准化方法的迫切需求，以推动情绪识别技术的创新和实际应用。