[發明專利]基于表情識別及腦電融合的觀影印象檢測方法有效
| 申請號： | 202110547301.6 | 申請日： | 2021-05-19 |
| 公開（公告）號： | CN113197573B | 公開（公告）日： | 2022-06-17 |
| 發明（設計）人： | 張美妍;劉丹;王啟松;趙博琪;曹天傲;孫金瑋;劉潤樵 | 申請（專利權）人： | 哈爾濱工業大學 |
| 主分類號： | A61B5/11 | 分類號： | A61B5/11;A61B5/16;A61B5/318;A61B5/00;G06K9/00;G06K9/62;G06V40/18;G06V40/16;G06V10/80 |
| 代理公司： | 哈爾濱華夏松花江知識產權代理有限公司 23213 | 代理人： | 楊曉輝 |
| 地址： | 150001 黑龍*** | 國省代碼： | 黑龍江;23 |
| 權利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 表情 識別 融合 影印 檢測 方法 | ||
1.基于表情識別及腦電融合的觀影印象檢測方法，該方法包括如下過程：
步驟一、采集觀影時間段內的觀影表情變化視頻及腦電信號；
步驟二、根據觀影時間段內的觀影表情變化視頻，獲得觀看過程中的愉悅程度B1和專注程度B2，并將愉悅程度B1與專注程度B2的乘積作為表情印象指數m1；
步驟三、對觀影時間段內的腦電信號進行傅里葉變化，獲得功率譜密度P(w)；再根據功率譜密度P(w)獲得各頻段的頻帶能量占比及相關頻段的頻帶能量比；
步驟四、將步驟三獲得的各頻段的頻帶能量占比及相關頻段的頻帶能量比送入支持向量機SVM，獲得腦電印象指數m2；
步驟五、利用DS決策融合算法對步驟二獲得的表情印象指數m1和步驟四獲得的腦電印象指數m2進行融合，從而獲得決策結果m，并將決策結果m作為觀影印象指數；
其特征在于，
步驟二中專注程度B2的實現方式包括：
步驟二二一、通過眨眼檢測模型獲得觀影時間段內的眨眼總次數；
步驟二二二、根據觀影時間段內的眨眼總次數，獲得的平均每分鐘眨眼次數n；
步驟二二三、根據平均每分鐘眨眼次數n，換算出專注程度B2；
步驟二二三中、根據平均每分鐘眨眼次數n，換算出專注程度B2的實現方式為：
專注程度
2.根據權利要求1所述的基于表情識別及腦電融合的觀影印象檢測方法，其特征在于，步驟二中愉悅程度B1的實現方式包括：
步驟二一一、通過表情識別模型對觀影時間段內的觀影表情變化視頻中的每幀圖像進行特征提取，獲得每幀圖像所對應的觀影表情；所述觀影表情包括高興表情和中性表情；
步驟二一二、再根據每幀圖像所對應的觀影表情獲得整個觀影過程的愉悅程度B1。
3.根據權利要求2所述的基于表情識別及腦電融合的觀影印象檢測方法，其特征在于，步驟二一二中，再根據每幀圖像所對應的觀影表情獲得整個觀影過程的愉悅程度B1的實現方式包括：
首先、根據每幀圖像所對應的觀影表情，獲得整個觀影時間段內高興表情所對應的時長和中性表情所對應的時長；
其次，將整個觀影時間段內高興表情所對應的時長除以整個觀影時間段內中性表情所對應的時長的比值結果，作為愉悅程度B1。
4.根據權利要求1所述的基于表情識別及腦電融合的觀影印象檢測方法，其特征在于，眨眼檢測模型采用眨眼檢測算法實現。
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息，商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于哈爾濱工業大學，未經哈爾濱工業大學許可，擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作，請聯系【客服】
本文鏈接：http://www.szxzyx.cn/pat/books/202110547301.6/1.html，轉載請聲明來源鉆瓜專利網。
