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恭喜临沂大学郭明获国家专利权

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龙图腾网恭喜临沂大学申请的专利一种基于惯性传感器的人类情感识别方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN114842561B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202210424062.X,技术领域涉及:G06V40/70;该发明授权一种基于惯性传感器的人类情感识别方法是由郭明;赵琰;陈向勇;邱建龙设计研发完成,并于2022-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

一种基于惯性传感器的人类情感识别方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于惯性传感器的人类情感识别方法,具体涉及情感识别领域,通过文献参考法和模糊综合评价法,建立人体动作和人类情感之间的映射关系;通过视频刺激被测者产生情感,利用穿戴在被测者身上的惯性传感器,采集情感动作数据;使用滑动窗口法对情感动作数据进行分割采样处理,以获得情感动作数据样本;通过时频域分析法提取所述情感动作数据样本的特征;使用主成分分析法将所述特征向量进行降维处理;利用训练数据进行模型训练和参数优化,以获得加权核支持向量机模型;利用加权和支持向量机模型,进行人类情感识别。本发明能够有效地克服支持向量机模型使用单一核函数对识别效果的影响,可有效地提高人类情感识别准确度。

本发明授权一种基于惯性传感器的人类情感识别方法在权利要求书中公布了:1.一种基于惯性传感器的人类情感识别方法,其特征在于:具体识别步骤如下:步骤S1:通过文献参考法和模糊综合评价法,建立人体动作和人类情感之间的映射关系;S1.1:利用文献参考法,参考相关文献所提供的多个情感动作数据集,列出人体动作标签和人类情感标签,初步建立人体动作和人类情感的映射关系;S1.2:利用模糊综合评价法,将步骤S1.1中得到的动作标签和情感标签的由多名专家依次评估,给出相关性打分,进一步确定人体动作与人类情感之间的映射关系;步骤S2:通过视频刺激被测者产生情感并做出动作,利用穿戴在被测者身上的n个惯性传感器节点,采集m个被测者的情感动作数据;步骤S3:使用滑动窗口法对每个被测者穿戴的n个惯性传感器节点所采集的情感动作数据进行分割采样处理,以获得全部情感动作数据样本;S3.1:使用滑动窗口法对每个被测者穿戴的n个惯性传感器节点所采集的情感动作数据分割成多个长度相等的情感动作数据片段,每个情感动作数据片段作为一个样本;S3.2:滑动窗口法有窗口宽度和重叠率两个参数,令窗口宽度为ω并且每两个相邻窗口之间的重叠率为μ,这样一共得到t个窗口,其中,t=INTVμω-1,V表示情感动作数据长度,INT为取整函数,向下取整为最接近的整数;S3.3:对于第j个传感器节点的第T个窗口内的情感动作数据片段由三轴加速度数据、三轴角速度数据和三轴磁场数据组成,分别表示为j=1,2,…,n,T=1,2,…,t;步骤S4:通过时频域分析法提取所述情感动作数据样本的特征,以获得表示人类情感的特征向量,具体步骤包括:通过时频域分析法,使用手动的方式提取每个窗口内情感动作数据片段的时域特征和频域特征,分别提取三轴加速度数据、三轴角速度数据和三轴磁场数据的均值、方差、峰度、能量、频域熵,得到的特征向量维度为M=5个特征×9轴×n个传感器;步骤S5:使用主成分分析法将所述特征向量进行降维处理,转化为数量尽可能少且最能表示人类情感的综合特征向量;步骤S6:将步骤S5中转化得到的综合特征向量划分为训练数据和测试数据,利用训练数据进行模型训练和参数优化,以获得加权核支持向量机模型;步骤S7:根据步骤S6中测试数据和加权核支持向量机模型,进行人类情感识别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人临沂大学,其通讯地址为:276000 山东省临沂市兰山区工业大道北段西侧;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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