[发明专利]基于图片生成的脑电信号情感识别方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于图片生成的脑电信号情感识别方法，其中方法包括：(1)获取用户处于不同情感时的原始脑电信号；(2)将原始脑电信号去噪后通过带通滤波器提取多个频段信号，并计算每个频段信号的微分熵作为脑电特征；(3)将每个脑电特征数据通过插值生成一张图片，将所有生成的图片串接起来作为脑电特征图片；(4)构建情感判别网络，包括主分支、注意力分支、特征提取单元、图卷积分支和全连接层；(5)将脑电特征图片输入所述情感判别网络进行训练；(6)按照步骤(1)‑(3)提取待识别脑电信号的脑电特征图片，并输入到训练好的情感判别网络，选取概率最大的情感类别作为识别的情感类型。本发明识别准确率更高。

主权项

1.一种基于图片生成的脑电信号情感识别方法，其特征在于该方法包括：(1)获取用户处于不同情感时的原始脑电信号，所述原始脑电信号通过脑电采集设备的多个信号采集电极分布于用户的脑部不同位置进行采集得到；(2)将原始脑电信号去噪后通过带通滤波器提取多个频段信号，并计算每个频段信号的微分熵作为脑电特征；(3)将每个脑电特征数据通过插值生成一张图片，将所有生成的图片串接起来，作为脑电特征图片；(4)构建情感判别网络，所述情感判别网络包括主分支、注意力分支、特征提取单元、图卷积分支和全连接层，所述主分支用于采用卷积神经网络从脑电特征图片中获取初级特征，所述注意力分支用于生成一个与主分支输出大小一致的掩膜，所述特征提取单元用于采用掩膜从初级特征中提取局部特征，所述图卷积分支用于对局部特征采用图卷积得到全局特征，并根据残差结构将局部特征与全局特征融合以及拼接，得到混合特征，所述全连接层用于将混合特征作为输入，计算得到每个情感类别的概率；(5)将脑电特征图片输入所述情感判别网络进行训练，得到训练好的情感判别网络；(6)按照步骤(1)‑(3)提取待识别脑电信号的脑电特征图片，并输入到训练好的情感判别网络，输出为每个情感类别对应的概率值，选取概率最大的情感类别作为识别的情感类型。