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[发明专利]基于神经相似性的消费者偏好一致性预测方法-CN202310461271.6在审
发明人：金佳;潘煜;李太豪;裴冠雄;肖覃 -专利权人：上海外国语大学;之江实验室
申请日： 2023-04-25 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： A61B5/369 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经相似性的消费者偏好一致性预测方法，包含：向被试者展示实验任务并采集脑电数据；间隔一定预设时间后向被试者展示相同的实验任务并采集脑电数据；对脑电数据进行预处理；对被试者的两次测量结果之间进行配对，构建相同反馈条件下每个受试者的被试间和被试内协方差矩阵；计算能反映两次测量间最相关的成分映射，计算每个被试者在不同电极点上的相关程度，将其均值作为神经相似性指数，即为重测信度值。本发明提供基于神经相似性的消费者偏好一致性预测方法，寻找任务对应脑区不同电极点之间的线性组合，识别具有高被试间相关性的潜在成分，基于不同成分之间的神经相似性获得受试者的重测信度值。
基于神经相似性消费者偏好一致性预测方法

[发明专利]脑电数据处理方法、装置、分析系统、电子装置和介质-CN202310186693.7有效
发明人： 裴冠雄;李太豪 -专利权人：之江实验室
申请日： 2023-02-20 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： A61B5/374 文献下载
摘要：本申请涉及一种脑电数据处理方法、装置、分析系统、电子装置和介质，其中，该脑电数据处理方法包括：获取测试采集装置发送的目标对象多个脑部区域在多个通道中的脑电数据；根据多个通道的脑电数据确定每一脑部区域对应的功率分布矩阵；基于多个功率分布矩阵，确定多个脑部区域的脑电数据之间的耦合度。通过本申请，解决了相关技术中脑电数据处理方法的准确度低的问题，提高了脑电数据处理的准确度，进而能够客观地评估目标对象的社交焦虑程度。
数据处理方法装置分析系统电子介质

[发明专利]一种基于门机制多模态融合的情感分析方法-CN202011468475.5有效
发明人：李太豪;廖龙飞;刘昱龙;裴冠雄 -专利权人：之江实验室
申请日： 2020-12-14 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明涉及到多模态情感分析领域，提出了一种基于门机制多模态融合的情感分析方法，具体为：首先获取多模态情感分析数据，针对不同模态特点提取特征表示；通过不同模态特征的表示获得每个模态特征对应的模态信息门；使用不同模态信息门对各模态进行模态增强，丰富模态信息表示；拼接不同模态表示得到多模态融合表示，使用多模态融合表示进行情感分类。本发明可以更好地增强主体情感表达模态的作用，削弱冗余情感表达模态的负面影响，帮助多模态特征情感识别更加精确。
一种基于机制多模态融合情感分析方法

[发明专利]一种基于眼球轨迹追踪的广告智能评估方法及系统-CN202110426428.2有效
发明人：金佳;诸廉;裴冠雄;李太豪;沈强;林琛琛;尚倩 -专利权人：上海外国语大学;之江实验室
申请日： 2021-04-20 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明提供一种基于眼球轨迹追踪的广告智能评估方法及系统，方法包括获取标准数据集；获取标准广告对象的标准关键区域集合；获取用户集群观察标准广告对象时生成的眼动数据集合(处理后的注视点集合和视线变化数据集合)，对标准关键区域集合、注视点集合和视线变化数据集合进行关联分析，从而建构数据关系，并根据数据关系获取标准广告对象对应的标准评估结果，建立映射关系数据库；根据待评估广告对象的类别特征和关键特征对映射关系数据库进行筛选，运用筛选后的所有标准广告对象对应的标准评估结果，对待评估广告对象进行评估，以得到预测评估结果。有益效果：获取预测评估结果时不需要再次获取用户集群观察待评估广告对象时的眼动数据。
一种基于眼球轨迹追踪广告智能评估方法系统

[发明专利]一种多模态情感分析方法及其系统-CN202211045970.4在审
发明人：范存航;易国峰;吕钊;李太豪;裴冠雄 -专利权人：之江实验室;安徽大学
申请日： 2022-08-30 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于多模态情感分析领域，公开了一种多模态情感分析方法及其系统，包括S1：对语音、文本和图像模态序列进行编码，再经过1维卷积得到所有模态的特征表示，并将其作为双阶段特征融合的输入特征；S2：设计了一个堆叠Transformer，S3：第一阶段利用堆叠Transformer文本模态与视觉和声学两种非文本模态进行交互互补，并输出适应后的文本和非文本模态；S4：第二阶段将第一阶段输出的增强文本模态信息与原始输入联合表示，然后提取融合表示之间的潜在适应性；最后再融合两个阶段获得的相应信息以预测情感状态。本发明显著提升了多模态情感分析分类的准确率。
一种多模态情感分析方法及其系统

[发明专利]一种基于交替迭代优化的场景图生成装置和方法-CN202210944619.2在审
发明人：王蕊;童学智;李太豪;裴冠雄 -专利权人：之江实验室;中国科学院信息工程研究所
申请日： 2022-08-08 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种基于交替迭代优化的场景图生成装置和方法，包括图像物体检测模块、场景图物体识别模块和场景图关系识别模块。该方法通过设计关系敏感的消息传递网络，充分利用图像中的上下文信息优化物体特征，并交替迭代优化模型的物体识别与关系识别能力，实现高精度场景图生成。相比传统方法，该方法解决了上下文信息缺失的问题并缓解了模型架构的错误传递问题。同时，由于避免了对物体与物体、物体与关系的共同出现频率的统计信息的利用，降低了模型训练后对特定数据集的依赖性。综上所述，对于自然场景图像，本发明通过对上下文的充分利用与对模型中不同部分的交替迭代优化，生成高精度的场景图预测结果。
一种基于交替优化场景生成装置方法

[发明专利]沟通障碍的智能评估方法及评估系统-CN202110425756.0有效
发明人：金佳;潘煜;王爱莲;裴冠雄;李太豪 -专利权人：上海外国语大学;之江实验室
申请日： 2021-04-20 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： A61B5/374 文献下载
摘要：本发明公开了一种沟通障碍的智能评估方法及评估系统，被试者置身于对话交流场景中，利用联机多通道脑电设备同步采集双人原始脑电信号，基于信号预处理、小波变换和溯源分析得到每秒钟特定通道的θ、α频段平均瞬时相位以及右侧布鲁德曼45脑区的α频段能量值，计算信息迁移程度和感知共情程度，用于个体认知沟通障碍和情感沟通障碍的客观评估。本发明实现了对交流过程的实时监测和动态分析，构建了双人同步采样机制，从认知障碍和情感障碍两个方面形成综合评价策略，有效避免了传统测量手段事后采样、主观程度高、社会期许效应、沟通障碍人群表达偏差等问题，具有广泛的市场应用前景。
沟通障碍智能评估方法系统

[发明专利]基于复合表情加工脑网络的社交焦虑评估方法和系统-CN202210454743.0有效
发明人：李太豪;裴冠雄;徐若豪 -专利权人：之江实验室
申请日： 2022-04-28 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于复合表情加工脑网络的社交焦虑评估方法和系统，该方法包括：步骤S1：为被试者佩戴多通道脑电测量设备；步骤S2：为被试者开展复合表情刺激测试，并同步采集脑电数据；步骤S3：脑电数据进行预处理，并经过短时傅里叶变换提取α频段内各个频率点的功率值；步骤S4：根据功率同步程度量化各通道之间的关系；步骤S5：根据权重最小原则构建复合表情加工脑网络；步骤S6：提取脑网络神经指标，以此评估出社交焦虑程度。本发明可以客观地评估个体社交焦虑程度，有效避免了传统测量手段事后采样、主观性强、社会期许偏差等问题，有广泛的市场推广价值和应用前景。
基于复合表情加工网络社交焦虑评估方法系统

[发明专利]自适应数量的辨别性区域定位与表示方法-CN202210227954.0在审
发明人：王蕊;邹聪;李太豪;裴冠雄 -专利权人：之江实验室;中国科学院信息工程研究所
申请日： 2022-03-08 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本发明公开一种基于自适应数量的辨别性区域定位与表示方法，主要流程包括提取输入图像的深度特征；对特征进行自注意力变换得到自注意力图，与提取的类别激活图进行融合得到显著性图；对显著性图提取候选采样点，进一步扩展为自适应数量的辨别性区域。本发明用于细粒度图像识别，可以自适应数量地对辨别性区域进行定位和表示，可以取得很高的识别准确率。
自适应数量辨别区域定位表示方法

[发明专利]一种基于特征解耦合的文字-图像对生成方法和装置-CN202210148651.X在审
发明人：王蕊;梁栋;李太豪;裴冠雄 -专利权人：之江实验室;中国科学院信息工程研究所
申请日： 2022-02-17 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明公开一种基于特征解耦合的文字‑图像对生成方法和装置，该方法首先利用带标注的文字‑图像对数据训练编码器，将文字和图像两种模态映射到同一个隐空间；然后利用无标注的图像数据训练图像编码器和解码器，同时利用无标注的文字数据训练文字编码器与解码器；利用训练好的文字‑图像特征编码器网络提取文字‑图像初始特征，在隐空间加入随机采样的噪声后进行解耦合，利用解码器生成多样化的文字‑图像对。本发明在自然场景中，例如改变纹理、颜色等高层语义属性，都可以实现较好的文本‑图像数据编辑。
一种基于特征耦合文字图像生成方法装置

[发明专利]基于复数谱的语音抑郁水平检测方法及其系统-CN202210094644.6在审
发明人：范存航;汪锦勤;吕钊;李太豪;裴冠雄 -专利权人：之江实验室;安徽大学
申请日： 2022-01-26 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G10L15/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于复数谱的语音抑郁水平检测方法，包括以下步骤：S1：提取原始语音波形的复数谱，作为语音抑郁水平预测的输入特征；S2：采用深层语音特征提取器对特征的通道之间的相互依赖性建模，获取区分性声学特征；S3：采用两层卷积神经网络将频率信道压缩成一维，获取只有时间维度的深度语音特征；S4：采用注意时间池获取低维语音表征的长期相关性，并根据注意机制动态选择更重要的信息，获得相对应的预测结果。还公开了一种基于复数谱的语音抑郁水平检测系统。本发明首次将复数谱用于语音抑郁水平检测，能够显著提高语音抑郁水平检测的准确率。
基于复数语音抑郁水平检测方法及其系统

[发明专利]基于脑电非线性特征的注意偏向训练效果评估方法及系统-CN202210407214.5在审
发明人： 裴冠雄;李太豪 -专利权人：之江实验室
申请日： 2022-04-19 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于脑电非线性特征的注意偏向训练效果评估方法及系统，该方法包括如下步骤：S1：获取常模数据和前测数据；S2：基于常模数据和前测数据，提取脑电微分熵非对称商作为特征，对正常人群组和社交焦虑组进行分类识别；S3：获取后测数据，其中，所述后测数据为对社交焦虑组开展注意偏向训练，并进行复合表情刺激测试所采集的脑电信号数据确定；S4：基于常模数据和后测数据，提取脑电微分熵非对称商作为特征，对正常人群组和社交焦虑组再次进行分类识别；S5：对步骤S2中每位被试者的分类识别准确率与步骤S4中每位被试者的分类识别准确率进行配对样本T检验，以评估注意偏向训练的有效性。
基于非线性特征注意偏向训练效果评估方法系统

[发明专利]一种基于DS证据理论的多模态实时情绪识别方法及系统-CN202210380482.2在审
发明人：徐若豪;李太豪;刘昱龙;裴冠雄;程翠萍 -专利权人：之江实验室
申请日： 2022-04-12 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于DS证据理论的多模态实时情绪识别方法及系统，该方法包括：步骤一，搭建虚拟现实场景，部署语音对话模块和面部表情识别模块，被试者通过语音对话模块进行实时语音对话，并通过虚拟现实头戴式设备同步采集被试者语音数据、人脸数据和瞳孔数据；步骤二，在语音数据上提取特征向量，输入到训练好的语音情绪识别模型，输出语音情绪识别结果；步骤三，在人脸数据上提取人脸几何特征向量，融合瞳孔直径特征，输入到训练好的面部表情情绪识别模型，输出面部表情情绪识别结果；步骤四，将语音情绪识别结果和面部表情情绪识别结果通过DS证据理论融合得到综合情绪识别结果。本发明能有效提高情绪识别的准确率，具有广泛的应用前景。
一种基于 ds 证据理论多模态实时情绪识别方法系统

[发明专利]一种融合瞳孔数据和面部表情的实时情绪识别方法及系统-CN202111410951.2有效
发明人：李太豪;徐若豪;裴冠雄;刘昱龙 -专利权人：之江实验室
申请日： 2021-11-25 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明属于人工智能和认知科学的交叉领域，涉及一种融合瞳孔数据和面部表情的实时情绪识别方法及系统，在沉浸式VR环境下利用HTC Vive Pro Eye虚拟现实头戴式设备和VR取像组件实时采集被试者瞳孔数据和人脸数据，提取人脸数据中的关键特征点，构造人脸几何结构特征向量，并融合瞳孔直径特征，采用支持向量机SVM分类器进行分类，从而在沉浸式环境中实时识别被试者情绪。本发明基于沉浸式VR头戴式设备进行实时人脸捕捉，同时融合瞳孔数据进行实时情绪识别，提高了情绪识别的准确率，能够在沉浸式虚拟现实环境中进行实时隐式测量，在情绪研究领域具有广泛的应用前景。
一种融合瞳孔数据面部表情实时情绪识别方法系统

[发明专利]一种基于增强学习的图像描述对抗生成方法-CN202111120908.2在审
发明人：王蕊;吕飞霄;李太豪;裴冠雄 -专利权人：之江实验室;中国科学院信息工程研究所
申请日： 2021-09-24 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06V10/74 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于增强学习的图像描述对抗生成方法，包括如下步骤：S1，根据待描述图像检索相似图像及其文本描述；S2，构建基于注意力机制的图像描述生成网络，在待描述图像生成文本时，引入注意力机制和长短期记忆网络，将长短期记忆网络的输出，结合提取的图像特征，经过注意力机制，计算损失，得到生成的文本描述；S3，构建图像描述相似性配对判别网络；S4，利用待描述图像及其标注配对的文本描述、生成网络生成的文本描述，及其相似图像的文本描述，通过判别网络进行配对判别，根据判别网络输出的奖励值，对生成网络和判别网络进行联合迭代优化；S5，将待生成描述的图像，输入训练后的生成网络，生成文本描述。
一种基于增强学习图像描述对抗生成方法

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