【论文阅读】Emotion based Media Playback System using PPG Signal

1.这篇文章究竟讲了什么问题？
使用PPG信号识别用户情感，并应用到一个安卓音乐自动选歌APP中

2.这是否是一个新的问题？
不是

3.这篇文章要验证一个什么科学假设？
实现一个完整的产品，在一个实时app中利用检测的情感，并实现更高的精度。

4.有哪些相关研究？如何归类？谁是这一课题在这领域值得关注的研究员？
本文没有介绍 利用情感自动识别来更换音乐相关工作，相关研究介绍了利用生理信号进行情感识别：
1)Murugappan, Subbulaksh Mi Murugappan, bong siao Zheng,” Frequency Band Analysis of Electrocardiogram (ECG) Signals for Human Emotional State Classification Using Discrete Wavelet Transform (DWT)”,Vol. 25, No. 7, 2013.
2) Murugappan, Subbulaksh Mi Murugappan, bong siao Zheng,” Frequency Band Analysis of Electrocardiogram (ECG) Signals for Human Emotional State Classification Using Discrete Wavelet Transform (DWT)”,Vol. 25, No. 7, 2013.
3) D. Keltner, and J.S. Lerner, Emotion, In: D.T. Gilbert, S.T. Fiske, G. Lindsay, editors. The handbook of social psychology, New Y ork: McGraw Hill. 2010, pp. 312.

5.论文中提到的解决方案之关键是什么？
PPG数据的收集，用于情感刺激的带声音的视频的筛选，以及数据处理，特征降维

6.论文中的实验是如何设计的？
对比多个机器学习分类器的训练和测试结果

7.用于定量评估的数据集是什么？代码有没有开源？
150被试的数据，总共9000多个样本，2000个样本作为测试样本，没有开源
Happy 3000
Sad 2000
Calm 1500
Fear 2800

8.论文中的实验及结果有没有很好地支持需要验证的科学假设？
有

9.这篇论文到底有什么贡献？
提出采集PPG信号，进行情感识别，并应用到音乐自动切歌的app中。

10.下一步呢？有什么工作可以继续深入？
1)自动切歌是否正确，如何评价
2)采用图像信号是否可行