[发明专利]一种基于多模态卷积神经网络的情绪识别方法在审
| 申请号： | 202111403467.7 | 申请日： | 2021-11-24 |
| 公开（公告）号： | CN114287937A | 公开（公告）日： | 2022-04-08 |
| 发明（设计）人： | 戴紫玉;马玉良;张卫;佘青山;席旭刚 | 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;A61B5/369;A61B5/372;A61B3/113;A61B5/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人： | 周雷雷 |
| 地址： | 310018 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多模态卷积神经网络的情绪识别方法。多模态卷积神经网络由多尺度卷积核卷积神经网络(MLCNN)和长短时记忆网络(LSTM)两大部分组成，多模态卷积神经网络用于对提取了微分熵(DE)特征的脑电信号进行二次特征提取，LSTM网络用于提取眼动信号的时序特征，特征融合采用特征级融合。实验结果显示，多模态信号相对于单模态信号有更高的情绪分类准确率，基于6通道脑电信号和眼动信号的多模态信号情绪四分类平均准确率达到97.94%；且在跨会话稳定性实验中，多模态信号取得了96.32%的准确率，验证了多模态卷积神经网络的跨会话相对稳定性和有效。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多模态 卷积 神经网络 情绪 识别 方法 | ||
【主权项】：
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