[发明专利]基于相关性动态融合的多模态生理信号情绪分类方法在审
| 申请号： | 202110378481.X | 申请日： | 2021-04-08 |
| 公开（公告）号： | CN113208593A | 公开（公告）日： | 2021-08-06 |
| 发明（设计）人： | 孔万增;陈思含;唐佳佳;张建海 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | A61B5/16 | 分类号： | A61B5/16;A61B5/372;A61B5/369;A61B5/397;A61B5/389;A61B5/398 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨舟涛 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了基于相关性动态融合的多模态生理信号情绪分类方法，该方法首先采集多模态生理信号，再使用神经网络进行特征提取，然后计算两两模态间的皮尔逊相关系数，按照相关性系数的大小确定多模态两两融合的顺序，首先融合相关性大的两个模态特征向量，再依次融合相关性小的其他特征向量。最后使用全连接层对采集的多模态生理信号进行分类，并使用交叉熵损失函数与Adam优化器进行整体的训练、优化。本方法基于时序动态的相关性系数对多模态生理信号进行两两融合，使输入分类器的特征向量包含更丰富的信息，提高了分类准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 相关性 动态 融合 多模态 生理 信号 情绪 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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