[论文解读] Recognizing Individuals and Their Emotions Using Plants as Bio-Sensors through Electro-static Discharge

Buenyamin Oezkaya, Peter A. Gloor|arXiv (Cornell University)|May 10, 2020

Plant and Biological Electrophysiology Studies被引用 7

一句话总结

本研究提出了一种新颖的生物识别系统，利用植物作为生物传感器，通过人体运动产生的静电放电（ESD）来识别个体及其情绪状态。通过使用SpikerBox设备测量人体与植物（如含羞草）之间的ESD，该方法在个体识别上达到66%的准确率，在基于步态模式的情绪分类（积极或消极）上达到85%的准确率。

ABSTRACT

By measuring the electrostatic discharge of human bodies together with Mimosa Pudica and other plants in response to the human movement, we have been able to recognize (a) individuals based on their distinctive pattern of body movements with 66% accuracy as well as (b) positive or negative mood based on their gait characteristics with 85% accuracy. We use the Plant SpikerBox, a device that measures the electrical action potential while also measuring the electrostatic discharge between the electrode on the leaves of a plant and the capacitively coupled human body.

研究动机与目标

• 探索利用植物作为生物传感器进行人类生物识别的可行性。
• 研究人体运动产生的静电放电模式是否能反映个体的行为特征。
• 确定是否可通过基于植物的ESD测量检测与情绪状态相关的步态特征。
• 评估低成本、易获取的设备（如Plant SpikerBox）在情绪与身份识别方面的潜力。

提出的方法

• 使用电容耦合电极系统测量人体与植物叶片（如含羞草）之间的静电放电（ESD）。
• 通过SpikerBox设备实时记录人体运动过程中的电动作电位和ESD信号。
• 受试者沿预设路径行走，同时采集ESD信号，数据收集涵盖多个试验。
• 应用信号处理技术从ESD波形中提取与步态相关的特征用于分类。
• 训练机器学习模型，基于独特的ESD模式对个体进行分类，并基于步态动态对情绪状态进行分类。
• 该系统利用植物对人类引起的静电变化的响应，作为人类生理与行为信号的代理。

实验结果

研究问题

• RQ1 能否通过人体运动产生的独特静电放电模式识别个体身份？
• RQ2 能否基于人体步态引起的植物ESD信号对情绪状态（积极与消极）进行分类？
• RQ3 植物的电响应与人体运动特征的相关程度如何？
• RQ4 基于植物与ESD的低成本生物传感系统在生物识别与情感识别方面的准确率如何？

主要发现

• 该系统基于个体运动过程中独特的静电放电模式，在身份识别上达到66%的准确率。
• 基于步态特征的情绪状态分类准确率达85%，可有效区分积极与消极情绪。
• 研究表明，植物可作为被动的、低成本的生物传感器，用于检测人类生理与行为信号。
• 人体运动产生的静电放电信号可在含羞草等植物中引发可测量且可分类的电响应。
• SpikerBox设备能够可靠地实时测量植物-植物及植物-人体相互作用中的ESD与动作电位。
• 结果表明，通过植物实现基于ESD的传感，可能为生物识别与情感计算提供一种新颖且易获取的途径。