公开(公告)号：CN119498849A

公开(公告)日：2025-02-25

申请号：CN202411577096.8

申请日：2024-11-06

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 李阳 ,  吴晨楠 ,  李甫 ,  付博勋 ,  赵至夫 ,  周祎瑾 ,  徐志城 ,  张利剑 ,  陈远方

IPC: A61B5/16 ,  A61B5/369 ,  A61B5/372 ,  A61B5/00 ,  G06F18/241 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0895 ,  G06F18/22 ,  G06F18/25 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供的基于脑激活区多视角对比学习的情绪识别方法，包括：获取待识别脑电情绪信号；对待识别脑电情绪信号进行时空变换，得到待识别时空信号；将待识别时空信号输入预训练双路解耦多视角模型，得到情绪识别结果；通过在最终双路解耦多视角编码器中设置用于提取时间特征和空间特征的两路编码器，可以充分挖掘和利用待识别时空信号中的多维信息，实现了对应时空特征的解耦；通过将时空信号样本按照脑区的激活程度划分得到高激活区域和低激活区域，可以根据脑区的不同激活程度执行针对性的数据增强策略，在此基础上利用数据增强后的样本训练得到预训练双路解耦多视角模型，提高了预训练双路解耦多视角模型对于情绪识别的精确度和可靠性。

公开(公告)号：CN119538095A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411602789.8

申请日：2024-11-11

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 李阳 ,  徐志城 ,  刘伟 ,  李甫 ,  付博勋 ,  赵至夫 ,  周祎瑾 ,  吴晨楠 ,  张利剑 ,  陈远方

IPC: G06F18/2415 ,  A61B5/369 ,  A61B5/372 ,  A61B5/00 ,  G06F18/213 ,  G06N3/045 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N5/045

Abstract: 本发明公开了一种基于时空渐进注意力模型的快速序列视觉呈现脑电分类方法，包括：获取待分类脑电数据；将待分类脑电数据输入至训练好的时空渐进注意力模型进行处理，得到待分类脑电数据的类别；其中，训练好的时空渐进注意力模型以采集并处理后的预设数据作为训练数据集，以提取脑电数据空间特征和时间特征为目的，对初始的时空渐进注意力模型进行训练后得到。脑电数据通过采集被试者在以快速序列视觉呈现的方式观看图像序列得到，图像序列包括红外小目标图像和非目标图像。本发明能够最大限度的利用电极和时间片段的有用信息，同时尽可能减少不相关的信息。