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公开(公告)号:CN113392918A
公开(公告)日:2021-09-14
申请号:CN202110701988.4
申请日:2021-06-24
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种基于多源信息融合的抑郁障碍相关因素识别方法,现有的多源信息融合方法存在诸多不足,例如错误识别、识别速度慢等。一种基于多源信息融合的抑郁障碍相关因素识别方法。语音信号预处理及特征提取;视频帧预处理及特征提取;情感文本特征预处理及特征提取;采集上述步骤中的反应时长,包括语言交流过程中的涉及的问答之间时长,受试者与对方对视时长,梳理自我意见所需时长;将上述不同模态的情感特征进行融合;将融合后的情感特征进行分类;其中,分类所用的情感识别分类器采用机器学习分类器或利用人工神经网络直接进行分类识别;输出抑郁症相关因素识别结果。本发明具有识别准确性高的优点。
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公开(公告)号:CN214663282U
公开(公告)日:2021-11-09
申请号:CN202121069705.0
申请日:2021-05-19
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本实用新型公开的属于身份识别装置技术领域,具体为多模态身份识别装置,包括安装台、调节座和身份识别装置,所述安装台顶部左右两侧分别垂直设置有伺服电机和支撑板,所述伺服电机的输出端设置有丝杆,所述丝杆的另一端在所述支撑板上,所述丝杆设置有所述调节座,所述调节座顶部一侧垂直设置有支撑杆所述调节座顶部另一侧垂直设置有电动缸,所述支撑杆和所述电动缸的顶端均铰接在所述身份识别装置底部。该实用新型通过伺服电机带动丝杆转动,丝杠带动调节座移动,方便对调节座上的身份识别装置进行高度的调节,而通过电动缸的伸缩推动,方便对身份识别装置进行角度的调节,从而方便适应不同身高的人群进行使。
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