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申请/专利权人：河南大学
摘要：本发明涉及情绪识别技术领域，具体涉及一种基于正则化融合的多模态情绪识别方法及系统，包括：获取待预测对象在预设时段内的多模态特征向量，将多模态特征向量输入到对应的情绪预测模型中，得到待预测对象对应的脑电预测结果、肌电预测结果以及面部预测结果；结合待预测对象的脑电特征向量和肌电特征向量，得到预测情绪的效价唤醒对；利用效价唤醒对，融合脑电预测结果和肌电预测结果，得到待预测对象的生理情绪预测结果，将面部预测结果与生理情绪预测结果进行后期融合，得到待预测对象的最终情绪预测结果。本发明通过充分考虑各模态之间的相关性，提高了多模态情绪识别结果的准确性。
主权项：1.一种基于正则化融合的多模态情绪识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待预测对象在预设时段内的多模态信号，基于所述多模态信号得到多模态特征向量；所述多模态特征向量包括脑电特征向量、肌电特征向量以及面部特征向量；将所述多模态特征向量输入到对应的情绪预测模型中，得到待预测对象对应的脑电预测结果、肌电预测结果以及面部预测结果；结合待预测对象的脑电特征向量和肌电特征向量，得到预测情绪的效价唤醒对；其中，所述预测情绪包括脑电预测情绪和肌电预测情绪，所述效价唤醒对由一个效价值和一个唤醒度组成；利用所述效价唤醒对，融合所述脑电预测结果和所述肌电预测结果，得到待预测对象的生理情绪预测结果；将所述面部预测结果与所述生理情绪预测结果进行后期融合，得到待预测对象的最终情绪预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南大学 一种基于正则化融合的多模态情绪识别方法及系统
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