一种基于多特征融合和CLSTN的脑电情绪识别方法，包括：(1)采集情绪脑电数据；(2)预处理数据；(3)多特征融合；(4)CLSTN模型搭建与训练。本发明还提供了一种基于多特征融合和CLSTN的脑电情绪识别，依次包括以下模块：(1)情绪脑电数据采集模块；(2)数据预处理模块；(3)多特征融合模块；(4)CLSTN模型搭建与训练模块；(5)情绪识别模块。本发明有效地提高了脑电情绪识别的分类准确率，能更好地对情绪进行识别。
📄 2023105344813
📂 A61B5_16
👤 浙江工业大学
📅 2023-05-10
本发明的一种程序员的疲劳程度的检测方法，包括：步骤1，传感器监测T至T+1时刻程序员的头部动作变化以及键盘鼠标的输出并且汇集数据到处理器；步骤2，利用获得的人的头部动作变化以及键盘鼠标的输出，给分类器施加权重对人的可能处于的状态进行分类，得到概率最大的状态SK机器概率PK；步骤3，T+1时刻施加屏幕弹窗和提示音测试信号；步骤4，传感器监测T+1至T+2时刻人的头部动作变化以及键盘鼠标的输出并且汇集数据到处理器；步骤5，代入二项分布的公式进行计算，步骤二给出了一个可能的概率PK，把它看成是先验概率，在步骤3和4的基础上进行更新。所以这里用贝叶斯公式进行更新。本发明能够在一个程序员的状态未知但键盘和鼠标的输出可以获得的情况下的人机系统中对程序员的疲劳程度识别。
📄 2019110351401
📂 A61B5_16
👤 浙江工业大学
📅 2019-10-29
本申请的一些实施例提供了一种识别慢性压力的方法、装置、存储介质及电子设备，该方法包括：获取目标对象在夜间的多个阶段睡眠数据，其中，所述多个阶段睡眠数据中每个阶段睡眠数据包括：动态心电图数据和人体三维加速度数据；将所述多个阶段睡眠数据输入到多个目标分类器中，得到多个输出结果，其中，一个阶段睡眠数据对应一个目标分类器，所述多个输出结果中每个输出结果为有慢性压力或无慢性压力；对所述多个输出结果进行统计，获取所述目标对象的慢性压力识别结果。本申请的一些实施例可以实现对目标对象是否存在慢性压力的状态的检测，检测结果准确度较高。
📄 2023100779791
📂 A61B5_16
👤 西南大学
📅 2023-01-18
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。
📄 2023107666506
📂 A61B5_16
👤 西南大学
📅 2023-06-27
本申请提供一种心境状态监测方法、装置及存储介质。该方法通过获取目标个体的自主神经活动信号；其中，自主神经活动信号包括多个分时段自主神经活动信号；从多个分时段自主神经活动信号中分别提取目标序列，得到多个分时段的生理数据；根据预设特征空间对多个分时段的生理数据进行计算和比较，以确定目标个体的心境状态；其中，预设特征空间包括：预设压力等级评定特征空间、预设副交感神经强制调节状态检测特征空间、以及和预设心境状态评定特征空间，实现了能够对人群进行全天候的心境状态监测，从而能够有效且完整地推断人群的心境状态。
📄 2022110542970
📂 A61B5_16
👤 西南大学
📅 2022-08-31
本发明公开了一种企事业单位上岗人员体征安全分析方法，采集N次某一状态下企事业单位某一上岗人员的体征数据；将上述体征数据作为BP神经网络的输入，将上岗人员所处的状态作为BP神经网络的输出，利用采集的体征数据进行训练，得到分类器；实时采集所述上岗人员的体征数据，并作为所述分类器的输入，判定出该上岗人员所处的状态，并通过统计方法获得上岗人员在不同状态下各体征指标的最高值、最低值、基准值；利用上述最高值、最低值、基准值分析上岗人员的体征状态。本发明可以准确判断出上岗人员的体征状态，当状态异常时可以发出告警，从而避免上岗人员身体状况不佳出现人身伤害事故及不安全操作，提高工作效率，减少安全隐患。
📄 2018115222633
📂 A61B5_16
👤 湖南仪峰安安网络科技股份有限公司
📅 2018-12-13
本发明提供一种基于改进超限学习机的N400诱发电位测谎方法，利用人工免疫算法对超限学习机的随机参数进行优化，提出基于N400诱发电位和改进超限学习机的脑电信号测谎方法，利用改进的超限学习机计算犯罪组被试和对照组被试对探测刺激和无关刺激的分类识别率，对两组被试的分类识别率进行统计分析找到区别说谎与否的阈值参数；提取四十个通道N400诱发脑电信号的探测刺激和无关刺激时域、频域特征，提取的脑电信号特征更全面，克服了现有技术中基于少量通道和利用诱发电位波形几何性质作为特征参数进行测谎判断的不足，使得本发明具有能够有效保证稳定的谎言识别正确率的优点。
📄 2016101714648
📂 A61B5_16
👤 陕西师范大学
📅 2016-03-23
本发明公开了一种基于脑网络分析的CNV脑电测谎方法，该方法包括脑电信号采集、脑电信号预处理、脑电信号特征提取和脑电信号显示四部分。本发明利用脑网络分析法对CNV脑电波进行特征提取，弥补了现有测谎技术对脑电信号全脑区认知差异分析的不足。同时利用软件分别采集实验组和对照组多个受试者脑电信号，将采集的脑电信号存储在预先设定的存储单元中，然后对同一受试者在不同状态下的脑电数据进行预处理和特征提取，对其预处理及特征进行分析和对比，从而给出合理的测谎结果。
📄 2018101287863
📂 A61B5_16
👤 陕西师范大学
📅 2018-02-08
本发明公开了一种基于多重分形消除趋势波动分形分析的CNV脑电测谎方法，该方法包括脑电信号采集、脑电信号预处理、脑电信号特征提取和脑电信号显示四部分。本发明利用多重分形消除趋势波动分形分析法对CNV脑电波进行特征提取，弥补了现有测谎技术对脑电信号局部自相似性和非平稳性分析的不足。同时利用软件分别采集实验组和对照组多个受试者脑电信号，将采集的脑电信号存储在预先设定的存储单元中，然后对同一受试者在不同状态下的脑电数据进行预处理和特征提取，对其预处理及特征进行分析和对比，从而给出合理的测谎结果。
📄 2018101288029
📂 A61B5_16
👤 陕西师范大学
📅 2018-02-08
本发明公开儿童注意力评估系统及其方法。本发明通过采集儿童的前额脑电并获取原始注意力数据，对其进行处理与分析，建立基于脑电的注意力评价模型，并得到注意力的各项客观指标。本发明提出的注意力评估模型将注意力状态分为六种：放松状态、注意力转移状态、任务状态、专注状态、走神状态、注意力消失状态；并且计算注意力的若干指标：放松状态平均注意力、专注状态平均注意力、最高注意力、注意力强度、注意力的持久性、注意力的稳定性、注意力状态转移效率。本发明将会有效帮助家长了解孩子注意力状况，提升儿童注意力水平，促进孩子学习成绩提高。
📄 2019100233057
📂 A61B5_16
👤 北京神康云科技有限公司
📅 2019-01-10
本发明提出了一种基于脑功能网络抑郁对比方法。首先采集正常人和抑郁症患者静息听歌状态下的多通道脑电EEG。然后采用脑功能网络建模方法，建立关联矩阵，提取反映神经活动特点的脑功能网络特征。在此基础上，分析研究平均聚类系数、平均路径长度、度分布等脑功能网络特征与抑郁机制之间的相关性，利用序关系分析法确定相关特征权重，得出抑郁对比结果。
📄 2020116095223
📂 A61B5_16
👤 杭州电子科技大学
📅 2020-12-30
本公开公开了融合ERP成分与非线性特征的意识情绪识别方法及系统，首先，对原始脑电信号进行预处理，预处理步骤包括伪迹去除、叠加平均和通道选择；其次，提出了一个基于Shapelet技术的ERP特征匹配与提取方法，自动提取N200、P300和N300等ERP特征；第三，采用集成的时频分析方法变分模态分解VMD和小波包分解WPD获取更好的时频分辨率和EEG信号的非线性特征，进一步提取非线性特征MMSE，并将其与ERP特征融合形成情绪特征向量；最后，将融合的特征向量输入随机森林分类器进行意识情绪与无意识情绪识别。
📄 202110156080X
📂 A61B5_16
👤 山东师范大学
📅 2021-02-04
柿子坊 · 知识产权运营
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