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公开(公告)号：CN113974628B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202111272389.1
申请日：2021-10-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: A61B5/16 , A61B5/369 , A61B5/378 , A61B5/00 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/08 , G06N20/00 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种基于脑机模态共空间的情绪识别方法。针对情绪识别任务，人脑处理信息后得到的是具有情感的认知表征，而机器学习到的仅仅是图像的形式表征，如果能够建立两者之间的共性关系，通过“人脑”引导“机器”学习，将人脑的情感认知能力赋予机器。为了将人脑感知的信息赋予机器，需要建立图像模态和脑电模态的共空间模型，从而获取形式表征和认知表征之间的共性信息。本发明将探索脑电模态与图像模态之间的共性关系，建立形式表征与认知表征之间的联系，实现脑机协同智能。为了减少认知表征与形式表征间的差异，使得形式表征无限逼近认知表征，本发明设计一种“基于脑机模态共空间的情绪识别方法”。
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公开(公告)号：CN113977557A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111371361.3
申请日：2021-11-18
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于运动想象时频空特征的外骨骼机器人控制方法。该方法可将使用者的主动运动意图作为外骨骼的运动指令。本发明提取MI信号在不同通道的多个频带在时间窗口的功率特征，先利用两层全连接层获取多个通道在空间上和频率上的功率关系，然后把不同时间的全连接层输出结果输入BI LSTM中提取时间上的变化特征，训练出基础模型。然后把模型部署在服务器上，每次使用运动想象模型控制外骨骼之前，进行一小段时间的在线训练，提高模型对不同时间段的脑电信号的特征的分类能力。最后使用运动想象左右手的分类结果，控制下肢外骨骼分别做出左腿迈出右腿跟进，或者右腿迈出左腿跟进的动作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113974627B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202111248689.6
申请日：2021-10-26
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: A61B5/16 , A61B5/369 , A61B5/378 , A61B5/00 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/088 , G06V40/70
Abstract: 本发明公开一种基于脑机生成对抗的情绪识别方法。针对情绪识别任务，人脑处理信息后得到的是具有情感的认知表征，而机器学习到的仅仅是图像的形式表征，如果能够建立两者之间的生成关系，通过“人脑”引导“机器”学习，将人脑的情感认知能力赋予机器。为了将人脑感知的信息赋予机器，需要建立图像视觉特征到脑电情感特征的生成模型，从而实现形式表征到认知表征之间的生成。本发明将探索脑电情感特征与图像视觉特征之间的关系，建立形式表征与认知表征之间的联系，实现脑机协同智能。为了减少认知表征与形式表征间的差异，使得形式表征无限逼近认知表征，本发明设计一种“基于脑机生成对抗的情绪识别方法”。
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公开(公告)号：CN113977557B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202111371361.3
申请日：2021-11-18
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于运动想象时频空特征的外骨骼机器人控制方法。该方法可将使用者的主动运动意图作为外骨骼的运动指令。本发明提取MI信号在不同通道的多个频带在时间窗口的功率特征，先利用两层全连接层获取多个通道在空间上和频率上的功率关系，然后把不同时间的全连接层输出结果输入BI LSTM中提取时间上的变化特征，训练出基础模型。然后把模型部署在服务器上，每次使用运动想象模型控制外骨骼之前，进行一小段时间的在线训练，提高模型对不同时间段的脑电信号的特征的分类能力。最后使用运动想象左右手的分类结果，控制下肢外骨骼分别做出左腿迈出右腿跟进，或者右腿迈出左腿跟进的动作。
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公开(公告)号：CN113974627A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111248689.6
申请日：2021-10-26
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: A61B5/16 , A61B5/369 , A61B5/378 , A61B5/00 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V40/70 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开一种基于脑机生成对抗的情绪识别方法。针对情绪识别任务，人脑处理信息后得到的是具有情感的认知表征，而机器学习到的仅仅是图像的形式表征，如果能够建立两者之间的生成关系，通过“人脑”引导“机器”学习，将人脑的情感认知能力赋予机器。为了将人脑感知的信息赋予机器，需要建立图像视觉特征到脑电情感特征的生成模型，从而实现形式表征到认知表征之间的生成。本发明将探索脑电情感特征与图像视觉特征之间的关系，建立形式表征与认知表征之间的联系，实现脑机协同智能。为了减少认知表征与形式表征间的差异，使得形式表征无限逼近认知表征，本发明设计一种“基于脑机生成对抗的情绪识别方法”。
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公开(公告)号：CN114139616A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111391987.0
申请日：2021-11-19
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06K9/62 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于不确定性感知的无监督域适应目标检测方法。该方法能够利用带标签的源域样本实现针对目标域样本的检测。相比于其他进行简单地全局对齐的域适应方法，本发明首先从可迁移性维度进行局部区域对齐，充分挖掘了可迁移性高的区域，避免强行对齐如背景这样无法迁移的区域，为进一步的全局图片级对齐提供更有侧重的语义信息指导。接着在进行图片级、实例级对齐时，充分考虑了域适应训练过程中，不同样本对齐程度存在差异的情况，充分挖掘了区域建议网络分类的不确定信息；最终避免了对那些对齐程度较高样本的过度对齐，防止越过决策边界造成分类错误引起域适应效果的下降。
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公开(公告)号：CN113974628A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111272389.1
申请日：2021-10-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: A61B5/16 , A61B5/369 , A61B5/378 , A61B5/00 , G06K9/00 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开一种基于脑机模态共空间的情绪识别方法。针对情绪识别任务，人脑处理信息后得到的是具有情感的认知表征，而机器学习到的仅仅是图像的形式表征，如果能够建立两者之间的共性关系，通过“人脑”引导“机器”学习，将人脑的情感认知能力赋予机器。为了将人脑感知的信息赋予机器，需要建立图像模态和脑电模态的共空间模型，从而获取形式表征和认知表征之间的共性信息。本发明将探索脑电模态与图像模态之间的共性关系，建立形式表征与认知表征之间的联系，实现脑机协同智能。为了减少认知表征与形式表征间的差异，使得形式表征无限逼近认知表征，本发明设计一种“基于脑机模态共空间的情绪识别方法”。
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