公开(公告)号：CN117195153A

公开(公告)日：2023-12-08

申请号：CN202311217545.3

申请日：2023-09-20

Applicant: 安徽大学

Inventor： 吕钊 ,  李雨晴 ,  段昊良 ,  刘笑天 ,  吴敏超 ,  郭晓静 ,  李平 ,  裴胜兵 ,  张超 ,  周蚌艳

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/09 ,  G06F18/2411 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种基于对比性学习的EEG‑EOG多模态情感识别方法，包括以下步骤：S1：设计实验范式；S2：采集受试者的EEG信号和EOG信号；S3：数据预处理；S4：对比学习：采用一个基编码器和投影模块来对齐同一被试者的EEG和EOG信号片段的小批量数据，并不断优化基编码器和投影模块的参数；S5：使用预训练后的基编码器从对齐的EEG和EOG信号表征中提取DE情感特征；S6：分类识别，得到情感识别的识别率。还公开了一种基于对比性学习的EEG‑EOG多模态情感识别系统。本发明基于对比性学习方法，预训练基编码器来对齐EEG和EOG信号，从而实现多模态信号的融合，提高情感识别的识别率。

公开(公告)号：CN112347984A

公开(公告)日：2021-02-09

申请号：CN202011364249.2

申请日：2020-11-27

Applicant: 安徽大学

Inventor： 吕钊 ,  薛敬怡 ,  薛冰 ,  吴敏超 ,  胡世昂 ,  李平 ,  裴胜兵 ,  张超 ,  吴小培

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G16H20/70 ,  G16H50/20

Abstract: 本发明公开了一种基于嗅觉刺激的EEG采集和情感识别方法及其系统，包括：实验范式设计模块，设计一个新型范式使得在已有视觉刺激的同时增加嗅觉刺激能够增强受试者的情感体验；数据采集模块，选取合适的被试者进行EEG信号采集并获得初步的被试者的情感反馈标签；预处理模块，对采集到的EEG信号进行预处理得到更纯净的EEG信号；特征提取模块，对处理好的EEG信号提取PSD、DE、DASM和RASM四种不同的情感特征；分类识别模块，将提取的特征分为测试集和训练集放入支持向量机SVM分类器中进行学习分类。本发明对比了纯视频刺激和气味视频混合刺激下的脑地形图及识别率，从而确认嗅觉刺激可以更为强烈的诱发受试者的情感。

公开(公告)号：CN119377876A

公开(公告)日：2025-01-28

申请号：CN202411301655.2

申请日：2024-09-18

Applicant: 安徽大学

Inventor： 吕钊 ,  李傲 ,  吴敏超 ,  李心慧 ,  王勇明 ,  李佳泉

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/22 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于多模态融合数据增强框架的情感识别方法，包括以下步骤：S1：提取包括n个生理信号的多模态输入序列，将这些多模态输入序列使用CNXAF模型进行模态融合，得到多模态融合数据；S2：使用条件自注意力生成对抗网络C‑SAGAN对所述多模态融合数据进行数据增强，得到增强数据集，C‑SAGAN网络包括生成器和判别器两个组件；S3：利用预先训练的改进型ConvNeXt‑t模型对增强数据集进行情感识别。还公开了一种基于多模态融合数据增强框架的情感识别系统。本发明能够对多模态生理信号进行数据融合和数据扩充，端到端地实现高精度的多模态情感识别。

公开(公告)号：CN116894206A

公开(公告)日：2023-10-17

申请号：CN202310616845.2

申请日：2023-05-29

Applicant: 安徽大学

Inventor： 吕钊 ,  滕维 ,  吴敏超 ,  范存航 ,  裴胜兵 ,  李平

IPC: G06F18/241 ,  G06F16/21 ,  G06F16/28 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明公开了一种基于视频‑气味联合诱发的多模态情感识别方法，包括以下步骤：受试者观看情感状态为积极、中性、消极的视频材料，同时结合同性质的气味作为视频和气味混合刺激；采集受试者在纯视频刺激和视频气味混合刺激两种刺激模式下的EEG信号和EOG信号，建立一个多刺激诱发的多模态情感数据库；数据预处理；对预处理之后的EEG信号和EOG信号提取各自的情感特征；将提取的情感特征采用基于联合训练的混合融合策略进行分类学习和训练，获得最终预测的情感类别。还公开了一种基于视频‑气味联合诱发的多模态情感识别系统。本发明填补了视频‑气味诱发的EEG和EOG信号数据库的空白。

公开(公告)号：CN116127286A

公开(公告)日：2023-05-16

申请号：CN202310161384.4

申请日：2023-02-21

Applicant: 安徽大学

Inventor： 范存航 ,  汪锦勤 ,  吕钊 ,  吴敏超 ,  裴胜兵 ,  李平

IPC: G06F18/10 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  A61B5/16 ,  A61B5/369 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于轻量级残差卷积胶囊网络的脑电情感识别检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：提取脑电信号的原始波形并进行数据预处理；S2：采用基于残差卷积网络的特征提取器对特征的通道之间的相互依赖性建模，自动提取深层情绪特征；S3：采用卷积胶囊层将特征数据转换为原始胶囊，其长度和方向反映了与之相关的深层特征的存在性和特征；S4：采用情绪胶囊层作为分类器，利用权重矩阵捕获局部特征之间的位置关系，根据胶囊输出向量的长度表示该特征在当前胶囊层中出现的概率，获得相对应的预测结果。还公开了一种基于轻量级残差卷积胶囊网络的脑电情感识别检测系统。本发明能够显著提高情感识别水平检测的准确率。