[发明专利]基于脑电情绪识别的节目评分系统

权利要求书

1.基于脑电情绪识别的节目评分系统，通过分析节目对观众情感影响的效果程度来对节目作评分，其特征在于，所述节目评分系统包括依次连接的脑电信号采集模块、脑电信号预处理模块、脑电信号分析模块、情绪识别分析模块、节目效果分析模块和节目评分模块，其中：

脑电信号采集模块，用于采集观众观看不同片段及看完一段时间的脑电信号；

脑电信号预处理模块，用于对采集的所述脑电信号做滤波处理；

脑电信号分析模块，用于对滤波后的所述脑电信号作特征提取操作；

情绪识别分析模块，用于对提取的所述特征通过反向传播神经网络进行情绪识别，判断观众是否产生节目预期的情绪反应；

节目效果分析模块，用于监测观众在观看对应片段及观看后一段时间对应的片段脑电信号，并分析观众收到的与所述对应片段正负相关的情绪影响持续的时长；

节目评分模块，基于所述节目效果分析模块的分析结果对相对应的节目作评分操作。

2.根据权利要求1所述的基于脑电情绪识别的节目评分系统，其特征在于，所述脑电信号采集模块采用Emotiv EPOC+设备采集所述脑电信号，所述Emotiv EPOC+设备上设置有14个脑电信号感测器；且所述Emotiv EPOC+设备与计算机连接，通过计算机上的软件实时显示所述Emotiv EPOC+设备采集的脑电信号数据，所述Emotiv EPOC+设备与连接的计算机上通过设置的14个脑电信号传输频道AF3，F7，F3，FC5，T7，P7，O1，O2，P8，T8，FC6，F4，F8，AF42进行数据交互。

3.根据权利要求1所述的基于脑电情绪识别的节目评分系统，其特征在于，所述脑电信号预处理模块通过EEGLAB工具实现预处理功能；

所述节目评分模块通过建立节目评分模型实现评分操作。

4.根据权利要求1所述的基于脑电情绪识别的节目评分系统，其特征在于，所述特征的提取操作通过小波包分解实现。

5.根据权利要求4所述的基于脑电情绪识别的节目评分系统，其特征在于，所述脑电信号包含有Delta(0-4Hz)，Theta(4-8Hz)，Alpha(8-15Hz)，Beta(15-30Hz)，和Gamma(30-60Hz)五个主要频带；所述小波包分解对应五个所述主要频带设置有四层小波包树节点(1，1)，(2，1)，(3，1)(4，0)和(4，1)。

6.根据权利要求1所述的基于脑电情绪识别的节目评分系统，其特征在于，所述反向传播神经网络为多目标前馈反向传播神经网络，所述情绪识别分析模块基于所述多目标前馈反向传播神经网络构建分类器，所述分类器的激活函数采用单极性Sigmoid函数

7.根据权利要求1所述的基于脑电情绪识别的节目评分系统，其特征在于，所述节目效果分析模块对观众观看所述对应片段后产生的节目预期情绪效果持续的时间通过公式计算，表示时长。

8.根据权利要求1所述的基于脑电情绪识别的节目评分系统，其特征在于，观众对不同节目所产生的情绪种类包括“喜悦、愤怒、悲伤和恐惧”四类。

9.根据权利要求1所述的基于脑电情绪识别的节目评分系统，其特征在于，所述节目评分模块设置有节目评分的衡量标准，通过所述衡量标准对对应的节目做评分操作；且所述节目效果分析模块对应所述衡量标准设置有情绪影响指数，通过所述情绪影响指数判断指定节目对观众的情绪影响持续时长。