[发明专利]视频情感分类方法及装置

权利要求书

1.一种视频情感分类方法，其特征在于，所述方法包括：

获得用户观看视频时的脑电图信号的时间序列数据；

从获得的时间序列数据中选择分类特征；

根据所述分类特征，对所述视频的视频情感进行分类。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得用户观看视频时的脑电图信号的时间序列数据，包括：

通过多个脑电图采集通道，采集用户观看多个视频时的脑电图信号的时间序列数据。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过多个脑电图采集通道，采集用户观看多个视频时的脑电图信号的时间序列数据之后，包括：

将采集的时间序列数据中每一列数据的数据范围调整一致，得到各个脑电图采集通道的标准化时间序列数据。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从获得的时间序列数据中选择分类特征，包括：

从各个脑电图采集通道的标准化时间序列数据中选择分类特征。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，通过最小冗余最大相关度标准，从各个脑电图采集通道的标准化时间序列数据中选择分类特征。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述分类特征，对所述视频的视频情感进行分类，包括：

根据所述分类特征，标注各个视频的视频愉悦度。

7.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将采集的时间序列数据中每一列的时间序列数据的范围调整一致，包括：

对于每个脑电图采集通道：

根据所述视频的数量和预设的列长，确定该脑电图采集通道采集的间序列数据；

对于每一列，根据该列对应的间序列数据、该列对应的间序列数据的平均值和该列对应的间序列数据的标准差，确定该列的标准化间序列数据。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，采用下式确定该列的标准化间序列数据Data′(j)：

Data′(j)＝(Data(j)-μ(Data(j)))/σ(Data(j))；

式中，j表示列数，Data(j)表示脑电图采集通道采集的第j列间序列数据，μ(Data(j))表示Data(j)的平均值，σ(Data(j))表示Data(j)的标准差。

9.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述列长为每个脑电图采集通道在预设时间内采集的数据长度。

10.一种视频情感分类装置，其特征在于，所述装置包括存储器和处理器；所述存储器存储有视频情感分类计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序，以实现如权利要求1-9中任意一项所述方法的步骤。