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本发明公开了一种基于用户情感的产品智能化配色设计系统，属于产品配色设计领域。主要包括情感色源分析模块，其用于进行色彩编码，以及基于情感分类构建不同情感下的色彩组合；配色对象分析模块，其用于获取待配色图像的色区数量并基于色区面积进行编码；情感词汇配色与迭代模块，其用于根据用户指定的情感词汇从色库中选择色彩组合，对待配色色区进行配色和迭代；图像情感配色与迭代模块，其用于提取待配色图像的主色彩，基于主色彩从色库中选择色彩组合，对待配色色区进行配色和迭代；色彩调节模块，其用于对配色方案结果进行调节，生成用户指定的配色方案数量。能够极大地提高用户配色的效率，提升配色方案的质量，实现人人都是配色师的目标。

本发明公开一种面向情感计算的脑电特征可视分析方法及其系统，旨在解决脑电信号分析中的个体差异和低信噪比问题，其方法包括：（1）特征优化：设计渐进式优化算法消除脑电情感特征的个体差异；（2）特征评估：构建多维评估体系，验证特征优化算法的有效性；（3）异常特征检查：定位并处理异常特征；（4）特征导出：实现优化特征集的导出与可视化报告的生成。本发明构建可视化系统实现可视分析方法的工程化应用，为情感计算研究中的脑电特征质量问题提供了系统化的解决方案。

本申请提供一种基于面部组织氧饱和度数据进行情感识别的方法及装置，涉及情感测量技术领域。该方法包括：对采集的初始数据进行预处理，得到标准生理信号数据；其中，标准生理信号数据为标准面部组织氧饱和度数据；对每个标准生理信号数据进行特征提取，得到目标编码特征；将目标编码特征输入深度学习模型中进行情感识别，得到情感结果。能够采集被测人物的真实反应的生理信号作为进行情感识别的数据基础，对采集的数据进行预处理后进行特征提取，得到输入深度学习模型中进行识别的编码特征，能够对被测人物的多种情感进行识别，获取准确且真实的情感结果，有效减小人物主观控制等因素对情感识别带来的不利影响，提高情感识别的准确性和真实性。

本发明公开了一种运行于树莓派的情绪感知方法，本发明以树莓派为嵌入式以及深度学习开发平台，能够采集用户的情绪状态并给出相应的数据分析。模型采用优化后的ResNet18-SVM、A-CRNN分类网络，针对于用户的情绪分析问题，我们以七种基本情绪为指标分别从图像和语音进行预测并给出相应的检测结果和数据分析，系统取得了理想效果。发明提出的情绪感知系统，降低了情绪检测的成本，并能够统计出一段时间内用户的情绪数据，可以在一定程度上解决公共心理健康资源稀缺等问题。

本发明涉及计算机领域，尤其是涉及一种情感状态识别的方法、装置、计算机设备及可读存储介质，其中，所述方法包括：获取待识别情感状态的多通道脑电信号；确定所述多通道脑电信号的时域特征、频域特征以及脑网络特征；根据所述多通道脑电信号的时域特征、频域特征与脑网络特征以及预设的脑电信号情感状态识别模型确定与所述多通道脑电信号对应的情感状态。本发明提供的情感状态识别的方法利用多通道脑电信号的三种特征信息，综合判断确定对应的情感状态，相比于现有技术，有效的提高了情感状态识别的准确率。