味觉能够调节人类的进食与代谢过程,是人体的重要感觉之一。针对味觉感知的识别在诸多领域有重要的应用。传统的传感器针对味觉刺激物进行识别,然而味觉感知不仅受到味觉刺激物的影响,也受到多种其他因素的综合影响。生理电信号能够通过描述生理活动来反映更加真实的味觉感知信息,可以综合反映影响味觉感知的多种因素。然而,基于生理电信号的味觉感知识别方法研究领域几乎空白。本研究首次完成了一套系统的基于生理电信号（以表面肌电信号为主）的味觉感知识别方法,并分别验证了其在区分不同基本味觉感知以及估计酸味、苦味和咸味的味觉感知强度上的可行性。基于面部表面肌电信号的味觉感知识别方法包括数据采集、样本预处理、特征提取和模式识别四部分。本研究设计并优化了位于咬肌、降口角肌、提上唇肌、笑肌和降眉间肌的电极分布以及采集味觉刺激下面部表面肌电信号的实验方案。经过样本扩增、基线校正、工频陷波和不良样本剔除等预处理步骤,提取样本特征用于随机森林和支持向量机等模式识别方法。随机森林对6类标签（5种基本味觉和无味觉）的分类准确率高达75.41%,支持向量回归对酸味、苦味和咸味的决定系数分别为0.7277、0.7450和0.7642,分别验证了本研究区分不同基本味觉感知以及估计酸味、苦味和咸味的感知强度的可行性。此外,本研究也尝试了构建跨被试区分不同基本味觉感知的模型,并利用域正则化成分分析特征映射和置信学习样本扩增等不同方法进行了优化。最后本研究将面部表面肌电信号特征与脑电信号特征相结合,验证了以下结论:脑电信号也可以用于估计酸味、苦味和咸味的感知强度;表面肌电信号效果优于脑电信号;以及融合脑电信号特征可以提升面部表面肌电信号用于估计基本味觉感知强度的效果。