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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明属于状态评估技术领域，提供了一种基于多维感知与融合的情绪智力分类方法及系统，获取用户测试时的生理参数和视频数据；将生理参数依时间序列按照行列顺序拓展为二维信号，将视频数据按行列顺序展开为一维数据，形成多模态数据；提取多模态数据的统计域、时域和频域特征；进行统计域、时域和频域特征的融合；提取融合后的特征的深层特征，基于所述深层特征，利用引入多头自注意力机制的分类模型对深层特征进行分类。本发明利用多维感知与融合方法对被试的多模态数据进行了高效融合，对被试者的情绪智力进行分类，提高了情绪智力分类的准确性和客观性。
主权项：1.一种基于多维感知与融合的情绪智力分类方法，其特征是，包括以下步骤：获取用户测试时的生理参数和视频数据；将生理参数依时间序列按照行列顺序拓展为二维信号，将视频数据按行列顺序展开为一维数据，形成多模态数据；提取多模态数据的统计域、时域和频域特征；所述统计域特征提取包括均值、中位数、方差和标准差，时域特征提取包括自相关函数、过零率、峰值和谷值，频域特征提取包括傅里叶变换、小波变换、功率谱密度、能量谱密度和频率峰值;进行统计域、时域和频域特征的融合,具体过程包括利用去噪算法进行特征选择，利用DBSCAN聚类算法对选择的特征进行融合；提取融合后的特征的深层特征，具体的，采用多层堆叠的长短时记忆网络模型进行深层特征提取，每个长短时记忆网络层至少包含一个记忆单元，记忆单元通过遗忘门、输入门和输出门进行控制；基于所述深层特征，利用引入多头自注意力机制的分类模型对深层特征进行分类，所述分类基于VIT模型进行情绪智力分类，分类根据情绪智力和设定的阈值，分为多个档。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 一种基于多维感知与融合的情绪智力分类方法及系统
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