[发明专利]情感识别模型生成方法及装置

权利要求书

1.一种情感识别模型生成方法，其特征在于，所述方法包括：

采集男性和女性的生理信号，所述生理信号包括：心电信号、肌电信号、呼吸信号和皮肤信号；

从采集的男性生理信号中提取男性的特征值，以及，从采集的女性生理信号中提取女性的特征值；

根据第一指定算法将所述男性的特征值和所述女性的特征值迭代出第一最优特征子集，所述第一最优特征子集包括：男性的平静或高兴最优特征子集、男性的平静或悲伤最优特征子集、男性的平静或恐惧最优特征子集、女性的平静或高兴最优特征子集、女性的平静或悲伤最优特征子集、女性的平静或恐惧最优特征子集；

根据所述第一最优特征子集生成对应的情感识别模型，所述情感识别模型用于识别输入的生理信号是男性还是女性，以及识别该男性或女性当前的情感；

所述根据第一指定算法将所述男性的特征值和所述女性的特征值迭代出第一最优特征子集，具体包括：

将所述男性的特征值分别划分为男性的平静或高兴原始特征子集、男性的平静或悲伤原始特征子集、男性的平静或恐惧原始特征子集，以及，将所述女性的特征值分别划分为女性的平静或高兴原始特征子集、女性的平静或悲伤原始特征子集、女性的平静或恐惧原始特征子集；

根据特征值的重要性对划分的原始特征子集中的所有特征值进行排序；

采用序列后向搜索，每次从原始特征子集中去掉一个重要性最小的特征值，且去掉的特征值在后续迭代中不能再次添加；

计算去掉特征值后的原始特征子集的分类错误率；

逐次进行迭代直至剩下一个特征值的剩余特征子集，所述剩余特征子集作为第一最优特征子集。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述采集男性和女性的生理信号之后，包括：

采用三次B样条小波将采集的心电信号分解为8层，得到8层三次B样条小波的高、低频重构系数；

采用第2、3、4、5层的重构系数d2、d3、d4、d5确定QRS波群：e1＝d2+d3+d4+d5，e2＝e1×((d2+d4)×(d3+d5)/2⁸)，其中，e1表示QRS波群，e2的峰值为心电信号的R波峰值；

确定e1的一阶差分f，在f信号中，从R波峰位置之前的第一个过零点记为L_Q，从R波峰位置之后的第一个过零点记为L_S，则L_Q+1与L_S+1分别为Q波和S波的位置；

采用第6、7层的重构系数d6、d7确定P波和T波：e4＝d6+d7，在信号e4中，T波波峰是S点位置之后的第一个极大值，而P波波峰是Q点位置之前的第一个极大值点；

根据定位的心电信号的PQRST波滤除所述心电信号的噪声。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算去掉特征值后的原始特征子集的分类错误率，具体包括：

将去掉特征值后的原始特征子集划分成5等份，采用其中的4份作为训练集用于构建分类器，剩余的1份作为验证集以计算分类错误率；

在每次迭代中，计算得到的5个分类错误率的平均值，并将计算的平均值作为本次迭代的分类错误率。