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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

当前智能手机的普遍使用给人们生活带来了极大便利，随着人们使用手机的时间越来越多，其日常行为已经与手机密不可分。另一方面，由于当前社会的快速发展，人们的生活和工作节奏越来越快，这也带了很多心理问题。一般来说，心理问题的检测，特别是极端异常心理的识别和监测，是一个复杂的过程，需要专业医生经过一段时间的观察和分析，才能得出结论。而一旦极端心理问题发生，往往没有被及时发现和救助，这很可能导致严重后果。那么，有没有一种即方便又有效的方法来检测个人的行为和情感之间的关系呢？手机的普遍使用给我们提供了可能的方案。如果能够利用手机这种最常见、使用也最方便的工具，在使用者的日常生活中就去识别和监测机主的日常行为，并自动建模分析，主动预测机主的异常行为，并给予提醒，无疑是一种非常有效的手段。

国内外研究现状

人类情感识别已经成为一个新兴的研究方向，特别是从动作中提取人类的感情信息是一个前言有困难的课题。人类情感的主要表达方式主要包括语言，面部表情和行为动作。目前人类的情感识别通常通过人体的语言（包括语音和语调）及面部表情来进行情感信息的提取，由于人体本身动作的捕获和识别就是一个复杂而困哪的课题，所以通过对人的动作以及动作的变化识别情感的研究工作开展的极少。基于人类行为的情感识别技术可分为两个步骤：行为识别和情感信息提取

现阶段的情感识别方法主要是基于语音和脸部表情的方法伊利诺伊大学分别利用语音识别和脸部表情追踪的方法做过任务的的情感识别，语音语调通过语音信号的处理方法实现的。而面部表情是通过追踪眉毛，腮和口形来进行情感的提取；人体的行为在一定程度上也可以反映出人物的心理状况，而且在无法准确获取人体语音条件或面部信息，或者目标的语音，面部表情等方面进行微装饰，通过动作行为来进行情感识别是急切需要的

2. 研究的基本内容

本项目旨在研究用户的手机使用行为与情感之间的关联。通过监控输入速度、按键情况、设备的使用状态等信息，收集、分析并建立用户触屏行为模式，进而判断用户心情是好是坏（高兴、悲伤、惊喜、愤怒）。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

2015年11月~12月：资料收集，完成任务书和开题报告，完成前期分析与概要设计；

2016年1月~2月（开学前）：完成模型建立；

2016年3月~5月：完成系统功能，并进行测试；

4. 参考文献

s tokuno,g tsumatori,s shono,e takei,g suzuki,t yamamoto,s mituyoshi,and m shimura《usage of emotion recognition in military healty care》

james c mundt,peter j snyder,michael s cannizzaro,kara chappid,and dayna s geralts《voice acoustic measures of depression severity and treatment response collected via inter-active voice response technology》