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公开(公告)号：CN113988129A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111253913.0
申请日：2021-10-27
Abstract: 本发明提供的基于时空域融合的脑电情感识别架构及其实现方法，属于脑电感情识别技术领域，包括神经架构族，神经架构组由若干网络基本模块依次连接而成，网络基本模块包括时域模块和空域模块，时域模块和空域模块之间采用残差连接。本发明将时域与空域联合起来进行特征提取，结构简单，数据进入神经架构族后，依次进入网络基本模块，在网络基本模块中进行时域空域特征的联合提取，经过所有网络基本模块后，得到最终输出结果，由此增加了对时域和空域的上下文之间的考虑，有效增强了EEG表征获取能力。
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公开(公告)号：CN113420591A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110523544.6
申请日：2021-05-13
Applicant: 华东师范大学
Abstract: 本发明提供的基于情感的OCC‑PAD‑OCEAN联邦认知建模方法，包括以下步骤：构建VGG‑FACS‑OCC模型，计算出被试视频的情感空间向量；依据OCC‑PAD‑OCEAN模型中的OCC情感空间与PAD心情空间的参数量化映射关系，将情感空间向量映射到PAD心情空间，得到心情空间向量；将心情空间向量映射到OCEAN人格空间，得到人格空间向量。本发明通过建立的表情‑心情映射关系将表情映射到PAD心情空间，再通过建立的心情‑人格映射关系，将一段时间内的平均心情进行映射，实现对人格特征的萃取，最终获取在人格空间上有一定统计学意义信效度的信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113408381B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202110635297.9
申请日：2021-06-08
IPC: G06V40/16 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供的基于自注意残差卷积神经网络的微表情分类方法，涉及计算机视觉技术领域，该方法包括：输入目标微表情数据集的顶点‑起始点光学流变与光学应变至残差卷积神经网络，得到网络输入张量；将网络输入张量输入至新型残差模块内进行运算，并迭代一次；新型残差模块包括：输入特征量；对特征量进行3×3卷积，并迭代一次；迭代后的结果加上原输入特征量后再进行1×1卷积；最后进行2×2最大池化得到新的输出特征量。在残差卷积神经网络引入多头注意力机制，将多头注意力结果进行分类输出。本发明有效提升了微表情识别的准确率，降低微表情识别模型的参数量，提升微表情识别模型的训练速度，便于在嵌入式设备进行部署，有效扩大其实际应用范围。
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公开(公告)号：CN113408381A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110635297.9
申请日：2021-06-08
Abstract: 本发明提供的基于自注意残差卷积神经网络的微表情分类方法，涉及计算机视觉技术领域，该方法包括：输入目标微表情数据集的顶点‑起始点光学流变与光学应变至残差卷积神经网络，得到网络输入张量；将网络输入张量输入至新型残差模块内进行运算，并迭代一次；新型残差模块包括：输入特征量；对特征量进行3×3卷积，并迭代一次；迭代后的结果加上原输入特征量后再进行1×1卷积；最后进行2×2最大池化得到新的输出特征量。在残差卷积神经网络引入多头注意力机制，将多头注意力结果进行分类输出。本发明有效提升了微表情识别的准确率，降低微表情识别模型的参数量，提升微表情识别模型的训练速度，便于在嵌入式设备进行部署，有效扩大其实际应用范围。
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公开(公告)号：CN113420591B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202110523544.6
申请日：2021-05-13
Applicant: 华东师范大学
Abstract: 本发明提供的基于情感的OCC‑PAD‑OCEAN联邦认知建模方法，包括以下步骤：构建VGG‑FACS‑OCC模型，计算出被试视频的情感空间向量；依据OCC‑PAD‑OCEAN模型中的OCC情感空间与PAD心情空间的参数量化映射关系，将情感空间向量映射到PAD心情空间，得到心情空间向量；将心情空间向量映射到OCEAN人格空间，得到人格空间向量。本发明通过建立的表情‑心情映射关系将表情映射到PAD心情空间，再通过建立的心情‑人格映射关系，将一段时间内的平均心情进行映射，实现对人格特征的萃取，最终获取在人格空间上有一定统计学意义信效度的信息。
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公开(公告)号：CN113128425A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110443223.5
申请日：2021-04-23
Abstract: 本发明提供的基于骨架序列的人类动作识别的语义自适应图网络方法，涉及计算机视觉技术领域，该方法包括：将数据预处理后的目标骨架序列的数据分为动力学特征数据、骨骼数据和语义数据；将目标骨架序列的动力学特征数据、骨骼数据和语义数据进行数据融合；对数据融合操作得到的结果进行自适应GCN操作；对自适应GCN操作得到的结果进行时间维度CNN操作。该方法通过引入语义信息、数据融合自适应GCN有效平衡了行为识别模型的准确率和参数量，且能够适配轻量级应用，更有利于应用于实际场景。
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公开(公告)号：CN214790363U
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202121027232.8
申请日：2021-05-13
Applicant: 华东师范大学
Abstract: 本实用新型提供一种方便固定的摄像头，涉及摄像技术领域，包括主体、保护壳、连接板、气缸和固定装置，主体的表面滑动连接有保护壳，保护壳的表面固定连接有气缸，连接板位于保护壳的后方设置，固定装置位于保护壳的表面设置，固定装置包括主块，主块远离主体的一侧与连接板的表面滑动连接，主块的内壁滑动连接有卡块，卡块远离保护壳的一侧与连接板的表面滑动连接，卡块的表面固定连接有限制套。本实用新型通过设置固定装置，将摄像头固定于机器人上，方便摄像头拆卸更换或检修，减少了摄像头的维修与更换的成本。
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