[发明专利]识别方法及相关装置

说明书

本发明提供识别方法及相关装置。上述方法包括：采集使用者的脑部反应数据；对所述脑部反应数据进行数据处理，得到脑部反应参数值；其中，所述脑部反应数据至少包括眼部反应数据；所述脑部反应参数值至少包括眼部反应参数值；所述眼部反应参数值包括各眼部反应参数对应的参数值；将所述脑部反应参数值输入机器学习模型，由所述机器学习模型输出情感认知的识别结果。在本发明实施例中，在采集到脑部反应数据后(主要是眼部反应数据)，会对其进行数据处理，得到包含眼部反应参数值的脑部反应参数值，将脑部反应参数值输入机器学习模型，由人工智能算法基于脑部反应参数值进行分析，得到情感认知的识别结果，从而实现了对人类的情感认知的智能化识别。

技术领域

本发明涉及计算机领域，特别涉及识别方法及相关装置。

背景技术

我们一直在努力探求智能化、科学性检测/评估人类大脑的情感认知状况的方法。

针对目前脑认知或脑疾病状态的即时解读和长期监测，传统方式上是采用脑电波检测和核磁扫描。然而，脑电波检测主要检测到的是大脑皮层的信号，检测到的很多信号还无法准确解读。至于核磁扫描，其对于人类大脑的情感认知方面的有效信息并不多。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供识别方法及相关装置，以对人类的情感认知进行智能化、科学性地识别。

为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

一种识别方法，应用于用户侧，包括：

采集使用者的脑部反应数据；

对所述脑部反应数据进行数据处理，得到脑部反应参数值；其中，所述脑部反应数据至少包括眼部反应数据；所述脑部反应参数值至少包括眼部反应参数值；所述眼部反应参数值包括各眼部反应参数对应的参数值；

将所述脑部反应参数值输入机器学习模型，由所述机器学习模型输出情感认知的识别结果。

可选的，所述由所述机器学习模型输出情感认知的识别结果包括：所述机器学习模型根据所述眼部反应参数值和眼部反应参数阈值，识别出情感认知类型以及对应的分值；所述机器学习模型根据所述情感认知类型对应的状态阈值以及所述分值，确定所述情感认知类型对应的状态信息；所述机器学习模型输出识别出的情感认知类型及所对应的状态信息；所述识别结果包括：所述情感认知类型及对应的状态信息。

可选的，所述方法还包括：使用所述使用者的眼部反应数据，对所述眼部反应参数阈值进行个性化修正。

可选的，所述方法还包括：接收所述使用者输入的校正数据；使用所述校正数据修正情感认知类型、状态信息以及状态阈值中的至少一种。

可选的，所述情感认知类型包括情感类型和认知类型中的至少一种；其中：所述情感类型包括：心情子类型和疲劳度子类型；所述认知类型包括注意力子类型和压力子类型；所述机器学习模型是使用带标签的训练样本进行训练的；其中，所述训练样本包括来自健康个体或病患个体的脑部反应参数；所述标签包括心情状态信息标签、疲劳度状态信息标签、注意力状态信息标签和压力状态信息标签。

可选的，在训练结束后，所述方法还包括：使用带标签的测试样本测试所述机器学习模型的识别精度和识别速度；所述测试样本；其中，所述测试样本包括来自健康个体或病患个体的脑部反应参数；所述标签包括：心情状态信息标签、疲劳度状态信息标签、注意力状态信息标签和压力状态信息标签；若所述机器学习模型不满足预设条件，执行下述操作中的一种或多种，并重新进行训练：重新选定眼部反应参数；调整所述机器学习模型的权重值；调整状态阈值；调整标签的类型和内容中的至少一种；其中，所述预设条件包括：所述机器学习模型的识别精度不低于精度阈值且识别速度不低于速度阈值。