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公开(公告)号：CN107832647B
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN201710986053.9
申请日：2017-10-20
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无源射频标签的相位式手势识别方法，首先将标签佩戴到手指指定位置，通过天线阵列采集相位值，然后处理采集到的数据并输出与距离相关的数据序列。通过用户训练得手势数据对应数据序列，最后将当前数据序列与训练集进行相似度匹配实现手势识别。实现上述识别方法的系统包括：无源RFID标签、超高频RFID读写器、三个8dBi定向天线、数据采集与处理模块、手势训练模块、手势识别模块、上位机。本发明将RFID技术应用于手势识别，能够较好地克服可穿戴设备功耗大、便携性差以及系统易受环境干扰的问题。本发明注重对标签返回信号中相位信息的处理，并采用训练模块以适用不同用户，避免了多样数据集以及用户个体差异影响手势识别系统的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107944473A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711077252.4
申请日：2017-11-06
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/62 , A61B5/16 , A61B5/0205
CPC classification number: G06K9/6269 , A61B5/0205 , A61B5/024 , A61B5/04 , A61B5/165 , A61B5/7267 , G06K9/6256 , G06K9/6292
Abstract: 本发明公开了一种基于多分类器主客观融合的生理信号情感识别方法。首先用户对产品进行使用感体验，并填写中文版的PAD情绪量表问卷；随后采集用户在产品体验过程中的心率和皮肤电信号，并对这两种客观的生理信号进行处理以及特征提取；将提取到的心率特征和皮电特征分别采用SVM分类器进行训练和识别；对每个分类器的识别结果采用目标类别的概率形式表示，并对识别结果进行归一化处理；对每个分类器进行权重赋值，采用粒子群算法对权重进行寻优；最后融合对于不同情感类别的识别结果，将识别率最大的那一类情感作为最终的情感状态。本发明采用多分类器融合的方法来平衡主观、客观以及不同生理信号的决策结果，使得最终的识别结果更加准确、可靠。
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公开(公告)号：CN107832647A
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201710986053.9
申请日：2017-10-20
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06F3/017 , G06K7/10099 , G06K17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于无源射频标签的相位式手势识别方法，首先将标签佩戴到手指指定位置，通过天线阵列采集相位值，然后处理采集到的数据并输出与距离相关的数据序列。通过用户训练得手势数据对应数据序列，最后将当前数据序列与训练集进行相似度匹配实现手势识别。实现上述识别方法的系统包括：无源RFID标签、超高频RFID读写器、三个8dBi定向天线、数据采集与处理模块、手势训练模块、手势识别模块、上位机。本发明将RFID技术应用于手势识别，能够较好地克服可穿戴设备功耗大、便携性差以及系统易受环境干扰的问题。本发明注重对标签返回信号中相位信息的处理，并采用训练模块以适用不同用户，避免了多样数据集以及用户个体差异影响手势识别系统的性能。
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公开(公告)号：CN107918487A
公开(公告)日：2018-04-17
申请号：CN201710998545.X
申请日：2017-10-20
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06F3/015 , G06F16/35 , G06K9/0051 , G06K9/00523 , G06K9/00536 , G06N3/02
Abstract: 本发明公开了一种基于皮肤电信号识别中文情感词的方法。该方法将生理参数识别情感的优势用于识别中文情感词。具体包含皮肤电采集、对采集之后的数据进行预处理、特征提取、归一化处理、特征选择、利用改进的模拟退火人工神经网络算法得到分类结果，最后在分类结果中加入情感词比对，进行识别。作为实施例，本发明基于从《现代汉语词典》、《现代汉语分类词典》、《新世纪汉语新词词典》中筛选出的50个情感强度最高的情感词进行了识别。实验证明本发明能够完成对中文情感词的识别且准确度很高，充分表明利用生理参数对文本情感词的提取是可行的，为后期文本分析提供了新的思路，而且本发明系统架构清晰、简单，易于实现。
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公开(公告)号：CN107239738A
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201710310226.5
申请日：2017-05-05
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06K9/00885 , A61B3/113 , A61B5/024 , A61B5/165 , A61B5/72 , G06F17/18 , G06K2009/00939
Abstract: 本发明公开了一种融合眼动技术与心率检测技术的情感分析方法，包括：步骤一：初步筛选出心率指标和眼动指标；步骤二：对用户产品体验过程中的相关心率和眼动指标数据进行记录，填写一份PAD情感调查问卷；步骤三：对所有初步筛选的心率和眼动指标数据进行方差齐性检测，进行筛选；步骤四：采用单因素方差分析法分别对心率和眼动指标数据进行分析，挑选得到与情感变化相关的最佳数据指标；步骤五：采用偏最小二乘回归分析法将得到的最佳心率和眼动指标与PAD情感值建立对应的数学关系模型；步骤六：根据PAD的情感值判断用户的情感状态。本发明融合两种不同的情感测量指标，这两种指标在情感识别过程中可以优势互补，能够有效识别不同的情感状态。
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公开(公告)号：CN106781271A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611038976.3
申请日：2016-11-21
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G08B21/0446 , G08B25/08
Abstract: 本发明公开了一种基于加速度传感器的老年人跌倒救助系统和方法，该跌倒救助系统通过加速度传感器模块(1)采集老年人运动的三轴加速度及三轴角速度数据，加速度传感器模块(1)内部的DMP模块对原始数据进行滤波、融合处理，通过I2C接口向STM32微控制器模块(2)输出姿态解算后的姿态数据。STM32微控制器模块(2)接收到姿态数据后，识别跌倒事件，确认跌倒后，由STM32微控制器模块(2)利用GPS空间定位模块(5)提供的位置和速度信息为初始参数、加速度传感器输出的方向和速度信息进行航位推算，获取老年人跌倒的空间地理位置信息，解决了GPS盲区内无法定位问题，GSM无线通信模块(6)将老年人跌倒的地理位置信息发送到老年人亲属手机上，发出求助信息。
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