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公开(公告)号：CN110135244B
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201910261637.9
申请日：2019-04-02
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于脑‑机协同智能的表情识别方法。本发明主要采用两层卷积神经网络提取人脸表情的图像视觉特征，以及多个门控循环单元提取观看表情时诱发的脑电情感特征，并通过随机森林回归模型建立两种特征之间的映射关系，最后采用K‑近邻分类器对回归模型得到的预测脑电情感特征进行表情的分类。本发明包括数据采集、数据预处理、图像视觉特征提取、脑电情感特征提取、特征映射和表情分类。表情分类结果表明：采用预测的脑电情感特征得到了较好的分类结果。与传统的图像视觉方法相比，基于脑‑机协同智能的表情识别，是一种很有前景的情感计算方法。
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公开(公告)号：CN110135244A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910261637.9
申请日：2019-04-02
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于脑-机协同智能的表情识别方法。本发明主要采用两层卷积神经网络提取人脸表情的图像视觉特征，以及多个门控循环单元提取观看表情时诱发的脑电情感特征，并通过随机森林回归模型建立两种特征之间的映射关系，最后采用K-近邻分类器对回归模型得到的预测脑电情感特征进行表情的分类。本发明包括数据采集、数据预处理、图像视觉特征提取、脑电情感特征提取、特征映射和表情分类。表情分类结果表明：采用预测的脑电情感特征得到了较好的分类结果。与传统的图像视觉方法相比，基于脑-机协同智能的表情识别，是一种很有前景的情感计算方法。
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