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公开(公告)号：CN104504390B
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201510019518.4
申请日：2015-01-14
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: G06K9/46
Abstract: 一种基于眼动数据的网上用户状态识别方法和装置，所述方法包括如下步骤：采集网上用户在观看网页的过程中的眼动数据，并对所述眼动数据进行预处理，得到预处理后的眼动数据；对所述预处理后的眼动数据进行特征提取，获取多个眼动特征参数；将所述网上用户的所述多个眼动特征参数输入到预设的状态分类器中进行比对，以识别所述网上用户的当前工作状态为搜索状态或浏览状态。本发明针对网上用户搜索和浏览两种工作状态进行识别，采用主动感知技术提取两种眼动特征，同时采用了基于支持向量机的分类方法，学习速度快，分类正确率高，具有较高的识别效率。
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公开(公告)号：CN106776558A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611145330.5
申请日：2016-12-14
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 为了解决本体学习中在特定领域术语抽取效率偏低的问题，本发明提出了一种融合语境信息的领域术语识别方法，整合统计学和语言学方法，借鉴传统领域相关性与领域一致性思想，再结合对数似然比，从候选术语语境信息的复现次数角度刻画候选术语在不同领域的分布情况，然后计算候选术语的领域属性值，最后根据每个候选术语的领域属性值抽取领域术语。本发明所述的融合语境信息的领域术语识别方法可获得非常好的术语抽取准确率，其不仅可以应用在诸如抑郁症药物等领域的术语抽取中，还能够在概念抽取方法中作为候选概念产生工具使用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103876736B
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201410145752.7
申请日：2014-04-11
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61B5/0476 , G06F19/00
Abstract: 本发明提出了一种基于功率谱划分的复杂度谱的脑电信号分类识别方法，属于脑电信号的模式识别与分类领域。本发明主要包括：一种基于功率谱划分的脑电信号的复杂度谱定义、分析和提取方法和一种非线性罗辑斯蒂(Logistic)复杂度谱参考模型构建方法。首先对脑电信号定义了一个基于功率谱划分的复杂度谱，并给出其计算方法，然后利用本发明对此映射生成的数据序列进行计算，据此建立一个对脑电信号分析复杂度的谱参考模型，并分析各谱线序列的大小、数量和分布所反映的物理意义，画出该映射基于功率谱划分的复杂度谱参考空间分布模型。本发明可以对脑电信号进行模式识别和分类研究。
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公开(公告)号：CN105559802A
公开(公告)日：2016-05-11
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融合的抑郁症诊断系统及方法，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：CN104146721B
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201410440520.4
申请日：2014-09-01
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61B5/16
CPC classification number: A61B3/112 , A61B3/113 , A61B5/1105 , A61B5/165
Abstract: 一种情感带宽测定方法和系统，方法包括如下步骤：生成多幅正性情感图片、中性情感图片和负性情感图片，并将多幅正性、中性和负性情感图片分别提供给被测试者观看；分别采集被测试者观看多幅正性、中性和负性情感图片的视点数量和每个视点的左瞳孔直径和右瞳孔直径；根据视点数量和每个视点的左瞳孔直径和右瞳孔直径，分别计算被测试者观看正性、中性和负性情感图片的每个视点的瞳孔直径和瞳孔直径平均值；根据正性、中性和负性情感图片的瞳孔直径平均值分别计算被测试者的正性情感带宽、负性情感带宽和正负情感带宽。本发明使用瞳孔直径物理指标客观地度量正性、负性情绪体验的大小和范围，提供情感体验的客观标准。
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公开(公告)号：CN104146680A
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：CN201410440414.6
申请日：2014-09-01
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: A61B3/113
Abstract: 本发明公开了一种眼球运动的测量方法和系统，所述方法通过获取眼球运动过程中当前注视点的位置坐标xi、yi和下一个注视点的位置坐标xi+1、yi+1，根据所述坐标值计算得到眼球运动的眼动矢量角θi、眼动矢量幅Di、水平眼动角和/或眼动斜率Ki，准确、全面的表征了眼球运动中的眼动方向和眼动倾斜程度，从而弥补了现有技术中的眼动指标对于眼动模式表征的不足，丰富和发证了原有的眼动指标体系，更全面的描述眼球运动，为与眼球运动相关的心理医学提供了新的研究方法。
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公开(公告)号：CN102253714B
公开(公告)日：2013-08-21
申请号：CN201110186552.2
申请日：2011-07-05
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 基于视觉决策的选择触发方法属于自适应系统领域。本发明是一种适合于眼动人机交互系统中，基于用户的视觉模式得到用户偏好与决策信息、通过融合多项眼动指标与时间序列来获得用户选择触发时机的预测方法，即基于视觉决策的选择触发方法。本发明第一步收集与采样用户视觉决策数据：收集用户的注视数据，瞳孔直径数据及对应的点击选择数据；对收集到的数据按时间轴进行采样，得到用户进行选择时的注视数组与瞳孔直径数组。第二步拟合用户视觉决策曲线，并确定相关参数：对视觉决策曲线进行拟合，得到注视时间与瞳孔直径对应决策时间轴的函数，确定触发的阈值。本方法为自适应的用户视觉决策模型建立，无需用户进行额外的配合，方便使用，预测结果良好。
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