一种基于浅层卷积神经网络的情感识别方法及系统
- 专利权人:
- 华南理工大学
- 发明人:
- 吴畏,曾柏泉,齐菲菲,俞祝良,顾正晖,李远清
- 申请号：
- CN201910591898.7
- 公开号：
- CN110353702A
- 申请日:
- 2019.02.07
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明属于情感识别技术领域,涉及一种基于浅层卷积神经网络的情感识别方法及系统。通过脑电信号预处理,依据FBCSP特征提取方法设计浅层卷积神经网络,基于训练好的浅层卷积神经网络模型,对预处理后的脑电信号进行分类,得到情感识别结果。结合目前对脑电信号分类效果显著的FBCSP算法和卷积神经网络,并将其应用于情感脑电识别,能够显著提高不同情绪的识别准确率,而且对于不同的被试个体有着更好的泛用性。采用浅层卷积网络对处理后的情感脑电信号进行分类,比传统特征提取方法识别效果更好,在情感识别研究领域有着很好的应用前景。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
