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一种基于脑电和眼动信号的多模态情绪识别方法
专利申请号：CN202311394179.9
公 开 号：CN117851965A
代 理 人：张正
代理机构：青岛中天航远知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
专利类型：发明专利
申 请 日：20240409
公 开 日：20231025
专利主分类号：G06F18/25
关 键 词：情绪识别 时空特征 眼动信号 脑电图 典型相关性分析 多模态数据集 分组 局部特征 脑电信号 全局特征 特征融合 多模态 序列帧 帧序列 准确率 构建 卷积 脑电 时域 注意力 多头 分类 情绪 应用
摘 要：一种基于脑电和眼动信号的多模态情绪识别方法，涉及人类情绪识别方法技术领域，首先构建了包含时空特征的脑电图序列帧，一系列分组卷积被应用以提取帧序列的局部时空特征。随后，经过通道混合后的局部特征以分组的形式被输入到多头注意力模块，以提取脑电信号的时域全局特征。最后，利用典型相关性分析完成与眼动信号的特征融合，并进行情绪分类。本发明在多模态数据集SEED‑IV上进行了实验，并得到了99.72％的准确率。相较于现有的其他方法，本发明提出的方法具有更好的效果。
