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摘要：本发明公开了一种基于脑电融合特征的广告受众体验质量评估方法及系统，该方法首先采集受众观看广告时的脑电信号数据；然后对脑电信号数据进行预处理；再基于图表示学习的方法将来自脑电时域、频域和空域的特征进行融合，克服了传统方法由于直接拼接特征易导致模型过拟合的问题；其次利用节点内部卷积操作、图卷积操作和图池化操作分别进一步的学习来自时域、频域和空域的高级特征表示，获得与受众体验质量最为相关的脑网络拓扑结构；最后使用分类器对脑网络拓扑结构进行处理，获取受众体验质量评估结果。本发明利用脑网络特征可用于受众体验质量评估以及进一步的神经生理学分析，有助于选择令受众感到满意的广告呈现方式。
主权项：1.一种基于脑电融合特征的广告受众体验质量评估方法，其特征在于，包括以下步骤：1利用包含广告的视频构建刺激材料库，利用刺激材料库中的刺激素材进行脑电诱发实验以诱发受众产生脑电信号数据，采集受众观看广告时的脑电信号数据；2对所述步骤1采集到的脑电信号数据进行预处理，去除脑电信号数据中的伪影和噪声，将其处理为固定长度的片段，获取预处理后的脑电信号数据；3使用预处理后的脑电信号数据提取时-频特征以及空域特征，并使用基于图的表示方法构建时-频-空融合特征；4基于图神经网络构建受众体验质量评估网络模型，将时-频-空融合特征输入到受众体验质量评估网络模型中获取受众体验质量评估结果；其中，所述受众体验质量评估网络模型包括节点内部卷积层、多个图卷积层、图池化层和分类器。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南湖脑机交叉研究院 基于脑电融合特征的广告受众体验质量评估方法及系统
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