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公开(公告)号：CN113855021A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111179593.9
申请日：2021-10-11
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61B5/16
Abstract: 本公开提供了一种抑郁倾向评估方法及装置，该方法包括：获取被测者做出情绪决策的反应时间；对反应时间进行特征提取，得到原始特征参数；对原始特征参数进行降维处理得到评估特征参数；将评估特征参数输入预训练的超限学习机模型得到抑郁倾向指数。该方法通过被测者做出情绪决策的反应时间进行抑郁倾向评估能够增加对情绪和反应速度的关注度。与相关技术中的人工评估相比降低主观因素影响，与相关技术中通过生理信号进行评估相比降低了环境及设备噪声，有利于提高抑郁倾向评估的准确性。
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公开(公告)号：CN113610067B
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111178893.5
申请日：2021-10-11
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本公开提供了一种情绪状态展示方法、装置及系统，该方法包括：基于情绪刺激信号获取被测者的面部图像；将面部图像输入第一网络模型得到情绪指数；对面部图像进行特征提取得到表情特征图像；根据情绪指数对表情特征图像中感兴趣的区域进行增强得到目标特征图像；在面部图像上叠加目标特征图像得到用于展示情绪状态的表情模式图像。方该法通过第一网络模型得到情绪指数能够初步确认被测者情绪状态的异常风险，通过对面部图像进行特征提取和部分增强能够进一步获取与情绪状态相关的图像信息，通过在面部图像上叠加目标特征图像得到的表情模式图像能够直观地展示被测者的情绪状态。
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公开(公告)号：CN105559802B
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201510468260.6
申请日：2015-08-03
Applicant: 北京工业大学 , 首都医科大学附属北京安定医院
IPC: A61B5/16
Abstract: 一种基于注意和情感信息的融合处理系统及处理方法，该系统包括：情绪刺激模块，用于设置多个情绪刺激任务并提供至受测者；图像采集模块，用于采集受测者在进行情绪刺激任务时的眼部图像和面部图像；数据传输模块，用于获取并发送眼部图像和面部图像；数据预处理模块，用于对眼部图像和面部图像进行预处理；数据处理模块，用于计算受测者的注视点位置和瞳孔直径；特征提取模块，用于提取注意类特征和情感类特征；识别反馈模块，用于对受测者进行抑郁症诊断识别。本发明利用注视点中心距特征、注意偏向分数特征、情感带宽和面部表情特征，可以全面、系统、定量的对抑郁症进行识别。
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公开(公告)号：CN104200227B
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201410441415.2
申请日：2014-09-01
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6269 , G06K9/0061 , G06K9/42 , G06K9/6232
Abstract: 本发明提供了一种用于人类认知模式识别的特征归一化方法及系统，该方法通过将特征数据按用户分组以形成特征矩阵，基于预定的归一化函数对特征矩阵进行分组参数估计以得到每个分组对应的分组参数，能够基于分组参数对特征矩阵的每个分组分别构建归一化函数，并利用构建的归一化函数对特征矩阵进行分组归一化处理。本方法采用多个归一化函数对认知模式特征数据进行归一化处理，既保留了现有特征整体归一化方法的优点，又减少了特征数据内部分布尺度过大的问题，从而提高了分类正确率，并具有很强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN104644173A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201510018792.X
申请日：2015-01-14
Applicant: 北京工业大学 , 首都医科大学附属北京安定医院
CPC classification number: A61B5/165 , A61B5/7242 , A61B5/7264
Abstract: 本发明涉及一种抑郁风险三级预警方法及系统，所述方法包括：采集静息态和任务态的BOLD信号及其对应的时间序列；从BOLD信号中提取静息态BOLD值和任务态BOLD值；根据静息态BOLD值和任务态BOLD值生成静息态BOLD变化率曲线和任务态BOLD变化率曲线；对静息态BOLD变化率曲线和任务态BOLD变化率曲线进行向量分析以得到变化强度值||ΔG||和变化矢量角θ；根据变化强度值||ΔG||和变化矢量角θ与预设的变化强度阈值||ΔG||阈值和变化矢量角阈值θ阈值进行预警级别判定。本发明通过对人体与抑郁症有关的生理指标进行定量的分析，实现了对不同程度抑郁高危人群的预警，并且预警稳定性好、正确率高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113903076B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202111184281.7
申请日：2021-10-11
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V40/18 , G06V10/774 , G06V10/82 , G16H50/20 , G06N3/0464
Abstract: 本申请公开了一种基于瞳孔波的负性情绪评估的数据处理方法与装置，其中方法包括：使用图像显示设备依次呈示平静情绪图像、快乐情绪图像和负性情绪图像；采集评估对象观看所述平静情绪图像、所述快乐情绪图像和所述负性情绪图像时相应的瞳孔波，得到平静瞳孔波、快乐瞳孔波和负性瞳孔波；根据所述平静瞳孔波、所述快乐瞳孔波和所述负性瞳孔波，分别生成快乐差异波和负性差异波；根据快乐差异波和负性差异波，分别提取快乐信息特征和负性信息特征；将提取的快乐信息特征和负性信息特征输入两层全连接评估模型，获得负性情绪风险指数AR。本申请实施例能够为识别负性情绪早期者提供帮助。
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公开(公告)号：CN113842145B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202111178895.4
申请日：2021-10-11
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本公开提供了一种基于瞳孔波计算情绪指标的方法、装置及系统，该方法包括：采集被测试者处于平静状态时的瞳孔波作为平静瞳孔波；获取情绪指标对应的多个情绪；分别采集被测试者处于每个情绪时的瞳孔波作为情绪瞳孔波；根据平静瞳孔波和情绪瞳孔波计算情绪指标的指数值；其中，瞳孔波为瞳孔直径或瞳孔面积随时间的变化曲线。该方法通过采集被测试者的瞳孔波能够得到被测试者瞳孔的动态变化情况，与现有的自评量表和拍照获取被测试者状态图片相比，本公开根据动态的瞳孔的变化情况计算情绪指标能够降低主观因素的影响，进而得到更精准的情绪指标的指数值。
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公开(公告)号：CN116188605A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211687009.5
申请日：2022-12-27
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于静态和动态表情图像的联合表情编码系统，包括图像预处理模块、动态表情图像生成模块、动态权重图像生成模块和联合表情编码图像生成模块。同时公开了一种基于上述系统的联合表情编码方法，采用上述一种基于静态和动态表情图像的联合表情编码系统及其方法，将静态表情图像和动态表情图像按照编码方法合并到一张图像中，使其能够同时表征静态的和动态的表情信息，提高基于面部表情的情感识别能力。
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公开(公告)号：CN113807427A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111070317.9
申请日：2021-09-13
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本申请公开了一种生物信息的分类方法、装置、储存介质及电子设备，属于生物信息识别领域，其中，生物信息的分类方法包括：获取待分类生物图片；将待分类生物图片输入训练好的机器学习模型中，得到待分类生物图片的分类信息，训练好的机器学习模型是利用带有正负域惯性权重的粒子群优化算法对机器学习模型的参数进行寻优得到的。该方法利用训练好的机器学习模型进行生物图片的生物信息分类，节省了人工成本的同时，大大提高了分类速度，并且该训练好的机器学习模型是利用带有正负域惯性权重的粒子群优化算法对机器学习模型的参数进行寻优得到的，分类准确率相较于传统的模型具有更高的准确率。
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公开(公告)号：CN113610067A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202111178893.5
申请日：2021-10-11
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本公开提供了一种情绪状态展示方法、装置及系统，该方法包括：基于情绪刺激信号获取被测者的面部图像；将面部图像输入第一网络模型得到情绪指数；对面部图像进行特征提取得到表情特征图像；根据情绪指数对表情特征图像中感兴趣的区域进行增强得到目标特征图像；在面部图像上叠加目标特征图像得到用于展示情绪状态的表情模式图像。方该法通过第一网络模型得到情绪指数能够初步确认被测者情绪状态的异常风险，通过对面部图像进行特征提取和部分增强能够进一步获取与情绪状态相关的图像信息，通过在面部图像上叠加目标特征图像得到的表情模式图像能够直观地展示被测者的情绪状态。
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