[发明专利]基于三维特征图和卷积神经网络的情绪识别方法及系统有效
| 申请号： | 202110272735.X | 申请日： | 2021-03-13 |
| 公开（公告）号： | CN112990008B | 公开（公告）日： | 2022-06-17 |
| 发明（设计）人： | 郑向伟;尹永强;崔振;陈宣池;张利峰;许春燕;张宇昂;高鹏志 | 申请（专利权）人： | 山东海量信息技术研究院;山东师范大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/82;G06F3/01;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 董雪 |
| 地址： | 250098 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本公开公开的基于三维特征图和卷积神经网络的情绪识别方法及系统，包括：获取待识别的脑电信号；从待识别的脑电信号中提取无基础情绪状态脑电信号；采用小波包变换对无基础情绪状态脑电信号进行分解重构，获取多个频段信号，获取每个频段信号的小波能量比和小波熵；获取无基础情绪状态脑电信号中每个通道脑电信号的复杂程度，与每个频段信号的小波能量比和小波熵组成脑电特征；对脑电特征进行排列，形成特征立方体；将特征立方体输入训练好的CNN模型中进行情绪识别。提高了情绪识别的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 三维 特征 卷积 神经网络 情绪 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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