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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109199412B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN201811135081.0
申请日：2018-09-28
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于眼动数据分析的异常情绪识别方法，包括以下步骤，拍摄多个受测者的眼动视频样本，并提取各受测者对应的眼动视频样本内的32维眼动特征；对多个受测者的32维眼动特征的数据进行异常分析，并将异常的样本数据归为异常情绪类别，将非异常的样本数据归为非异常特征样本；基于非异常特征样本，从32维眼动特征中提取6维有效眼动特征；基于提取的6维有效眼动特征，输入训练好的支撑向量机模型，从而识别具有异常情绪的样本。本发明基于眼动数据分析引入的异常数据处理机制，大大提高了算法效率；并采用特征选择方法，降低了特征维度，在改善训练时间的同时，有效提高类似犯罪知情者的异常情绪识别。
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公开(公告)号：CN109199411B
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN201811135018.7
申请日：2018-09-28
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于模型融合的案件知情者识别方法，包括以下步骤，提取各个被测试者在观看单一图片时的32维眼动特征；基于32维眼动特征训练支撑向量机模型A，来识别每个被测试者在单一图片时的言语置信度，并输出每个被测试者在单一图片时的概率f1(xi)和f2(xi)；提取各个被测试者在观看组合图片时的110维眼动特征；基于110维眼动特征训练支撑向量机模型B，来识别每个被测试者在组合图片时的言语置信度，并输出每个被测试者在组合图片时的概率g1(xi)和g2(xi)；运用乘法规则，融合支撑向量机模型A和B的分类器概率，得到联合概率，取各个被测试者的概率最大的类别为最后的决策结果。本发明可以有效抑制反测谎手段，提高了算法效率。
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公开(公告)号：CN109199412A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811135081.0
申请日：2018-09-28
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于眼动数据分析的异常情绪识别方法，包括以下步骤，拍摄多个受测者的眼动视频样本，并提取各受测者对应的眼动视频样本内的32维眼动特征；对多个受测者的32维眼动特征的数据进行异常分析，并将异常的样本数据归为异常情绪类别，将非异常的样本数据归为非异常特征样本；基于非异常特征样本，从32维眼动特征中提取6维有效眼动特征；基于提取的6维有效眼动特征，输入训练好的支撑向量机模型，从而识别具有异常情绪的样本。本发明基于眼动数据分析引入的异常数据处理机制，大大提高了算法效率；并采用特征选择方法，降低了特征维度，在改善训练时间的同时，有效提高类似犯罪知情者的异常情绪识别。
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公开(公告)号：CN109199411A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811135018.7
申请日：2018-09-28
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于模型融合的案件知情者识别方法，包括以下步骤，提取各个被测试者在观看单一图片时的32维眼动特征；基于32维眼动特征训练支撑向量机模型A，来识别每个被测试者在单一图片时的言语置信度，并输出每个被测试者在单一图片时的概率f1(xi)和f2(xi)；提取各个被测试者在观看组合图片时的110维眼动特征；基于110维眼动特征训练支撑向量机模型B，来识别每个被测试者在组合图片时的言语置信度，并输出每个被测试者在组合图片时的概率g1(xi)和g2(xi)；运用乘法规则，融合支撑向量机模型A和B的分类器概率，得到联合概率，取各个被测试者的概率最大的类别为最后的决策结果。本发明可以有效抑制反测谎手段，提高了算法效率。
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公开(公告)号：CN219982296U
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202321001864.6
申请日：2023-04-28
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本实用新型涉及伞具支架技术领域，尤其涉及一种自适应调节伞具支架，包括：伞柄夹具、X轴调向机构、Y轴调向机构、外围支撑机构、光传感器、风向传感器和控制器，所述伞柄夹具上可拆卸式固定连接有伞柄和伞座，所述伞柄夹具上安装有用于调节伞柄绕X轴转动角度的X轴调向机构，所述伞柄夹具底端连接有用于调节伞柄绕Y轴转动角度的Y轴调向机构，所述伞柄夹具和Y轴调向机构分别安装在外围支撑机构的上下两侧，所述光传感器和风向传感器输出端分别电性连接控制器的输入端，所述控制器输出端分别电性连接X轴调向机构和Y轴调向机构输入端，本实用新型提供了一种能够自动调节伞面方向且方便携带的自适应调节伞具支架。
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