申请/专利权人：华中科技大学鄂州工业技术研究院;华中科技大学

申请日：2022-02-21

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN114548262B

主分类号：G06F18/25

分类号：G06F18/25;G06F18/23213;G06F18/241;G06N3/08;G06N20/10;A61B5/369;A61B5/16;G06N3/0464;G06N3/0455

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2022.06.14#实质审查的生效;2022.05.27#公开

摘要：本申请提供了一种情感计算中多模态生理信号的特征级融合方法，用于对生理信号实现更好地融合。方法包括：处理设备获取原始数据Sm；处理设备针对原始数据Sm中的每个模态的特点，分别进行预处理和特征提取，得到特征向量Xm；处理设备对于特征向量Xm中的第m个模态，计算对应的核矩阵并进行核矩阵嵌入，得到多核嵌入向量Em；处理设备将多核嵌入向量Em视为样本，在可再生核希尔伯特空间RKHS中表示，利用多核嵌入向量Em和样本标签，计算每个模态的可分性判据赋予第i个模态一个加权系数，值为则有γ＝γ1，γ2，...，γPT，其系数大小反映了对应模态的重要程度，加权融合得到集成向量E；处理设备通过集成向量E及其对应的情感标签Y训练初始模型，得到情感识别模型。

主权项：1.一种情感计算中多模态生理信号的特征级融合方法，其特征在于，所述方法包括：处理设备获取原始数据Sm，其中，所述原始数据Sm为记录了P个模态的生理信号类型的样本数据，所述原始数据Sm记为所述原始数据Sm还配置有情感标签Y，所述情感标签Y记为Y＝{yi}，i＝1，2，...，N，N表示样本个数，一共有C个类别；处理设备针对所述原始数据Sm中的每个模态的特点，分别进行预处理和特征提取，得到特征向量Xm，特征向量Xm记为处理设备对于所述特征向量Xm中的第m个模态，计算对应的核矩阵并进行核矩阵嵌入，得到多核嵌入向量Em，其中，每一个所述核矩阵及其嵌入都有一个相对应的模态，所述多核嵌入向量Em记为处理设备将多核嵌入向量Em视为样本，在可再生核希尔伯特空间RKHS中表示，利用所述多核嵌入向量Em和样本标签，计算每个模态的可分性判据其中，为类内离差矩阵，为类间离差矩阵，赋予第i个模态一个加权系数，其值为则有γ＝γ1，γ2，...，γPT，其系数大小反映了对应模态的重要程度，加权融合得到集成向量E，所述集成向量E记为处理设备通过所述集成向量E及其对应的所述情感标签Y训练初始模型，得到情感识别模型，所述情感识别模型用于对输入的目标生理信号执行情感识别。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华中科技大学鄂州工业技术研究院;华中科技大学 一种情感计算中多模态生理信号的特征级融合方法

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