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公开(公告)号：CN113610853A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202111178892.0
申请日：2021-10-11
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本公开提供了一种基于静息态脑功能图像的情绪状态展示方法、装置及系统，该方法包括：获取被测者的静息态脑功能图像；将静息态脑功能图像输入第一网络模型得到情绪指数；对静息态脑功能图像进行特征提取得到初始特征图像；根据情绪指数对初始特征图像中感兴趣的区域进行增强得到目标特征图像；在静息态脑功能图像上叠加目标特征图像得到用于展示情绪状态的脑模式图像。该方法通过第一网络模型得到情绪指数能够初步确认被测者情绪状态的异常风险，通过对静息态脑功能图像进行特征提取和部分增强能够进一步获取与情绪状态相关的图像信息，通过在静息态脑功能图像上叠加目标特征图像得到的脑模式图像能够直观地展示被测者的情绪状态。
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公开(公告)号：CN104173063B
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201410441421.8
申请日：2014-09-01
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61B5/16
CPC classification number: A61B5/168 , A61B3/0025 , A61B3/112 , A61B3/113 , A61B5/1072 , A61B5/1075 , A61B5/1079 , A61B5/11 , A61B5/7225
Abstract: 本发明提供了一种视觉注意的检测方法和系统。所述方法和系统通过采集视觉注意过程中各个注视点的时间序列和对应的瞳孔直径序列，根据所述时间序列和瞳孔直径序列的对应关系绘制注意变化曲线，根据预设时间参数和预设瞳孔直径参数将所述注意变化曲线划分为四个注意阶段，进而基于持续时间和瞳孔变化率对每个所述注意阶段进行数值分析，可以实现对视觉注意的各个阶段进行定量计算，能够全面、系统、定量地刻画注意的变化过程。
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公开(公告)号：CN104504390A
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201510019518.4
申请日：2015-01-14
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: G06K9/46 , G06K9/00604 , G06K9/00617
Abstract: 一种基于眼动数据的网上用户状态识别方法和装置，所述方法包括如下步骤：采集网上用户在观看网页的过程中的眼动数据，并对所述眼动数据进行预处理，得到预处理后的眼动数据；对所述预处理后的眼动数据进行特征提取，获取多个眼动特征参数；将所述网上用户的所述多个眼动特征参数输入到预设的状态分类器中进行比对，以识别所述网上用户的当前工作状态为搜索状态或浏览状态。本发明针对网上用户搜索和浏览两种工作状态进行识别，采用主动感知技术提取两种眼动特征，同时采用了基于支持向量机的分类方法，学习速度快，分类正确率高，具有较高的识别效率。
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公开(公告)号：CN104146721A
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：CN201410440520.4
申请日：2014-09-01
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61B5/16
CPC classification number: A61B3/112 , A61B3/113 , A61B5/1105 , A61B5/165
Abstract: 一种情感带宽测定方法和系统，方法包括如下步骤：生成多幅正性情感图片、中性情感图片和负性情感图片，并将多幅正性、中性和负性情感图片分别提供给被测试者观看；分别采集被测试者观看多幅正性、中性和负性情感图片的视点数量和每个视点的左瞳孔直径和右瞳孔直径；根据视点数量和每个视点的左瞳孔直径和右瞳孔直径，分别计算被测试者观看正性、中性和负性情感图片的每个视点的瞳孔直径和瞳孔直径平均值；根据正性、中性和负性情感图片的瞳孔直径平均值分别计算被测试者的正性情感带宽、负性情感带宽和正负情感带宽。本发明使用瞳孔直径物理指标客观地度量正性、负性情绪体验的大小和范围，提供情感体验的客观标准。
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公开(公告)号：CN104000602A
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201410148099.X
申请日：2014-04-14
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61B5/16
CPC classification number: A61B3/112 , A61B3/113 , A61B5/1105 , A61B5/165
Abstract: 情感带宽测定及其情感损伤判别方法涉及认知科学和认知心理学领域。情感带宽是指认知个体受外界刺激所诱发的情感体验的大小范围，包括正性情感带宽、负性情感带宽和正负情感带宽。情感带宽测定的主要方法为：让被测试者观看正性、中性和负性图片任务各8～10秒，同时使用眼动装置获得各个注视点信息；计算被测试者在观看正性、中性和负性图片任务时的瞳孔直径大小；最后计算出被测试者正性情感带宽（正性-中性）、负性情感带宽（负性-中性）和正负情感带宽（正性-负性）。本发明首次提出了情感带宽的概念，解决了传统情感体验心理测量的模糊性和不确定性，给出情感体验的客观标准以及情感损伤的判断方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113855022A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111179684.2
申请日：2021-10-11
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61B5/16
Abstract: 本公开提供了一种基于眼动生理信号的情绪评估方法及装置，该方法包括：基于情绪刺激信号获取被测者的眼动生理信号数据；根据眼动生理信号数据提取分类特征；对分类特征进行预处理得到有效分类特征；将有效分类特征输入预训练的SVM模型得到评估结果。本公开实施例提供的基于眼动生理信号的情绪评估方法通过情绪刺激信号获取参试者的眼动生理信号数据，使得评估过程与情绪直接相关，通过预训练的SVM模型进一步提高了基于眼动生理信号的情绪评估的准确性。
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公开(公告)号：CN104504390B
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201510019518.4
申请日：2015-01-14
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: G06K9/46
Abstract: 一种基于眼动数据的网上用户状态识别方法和装置，所述方法包括如下步骤：采集网上用户在观看网页的过程中的眼动数据，并对所述眼动数据进行预处理，得到预处理后的眼动数据；对所述预处理后的眼动数据进行特征提取，获取多个眼动特征参数；将所述网上用户的所述多个眼动特征参数输入到预设的状态分类器中进行比对，以识别所述网上用户的当前工作状态为搜索状态或浏览状态。本发明针对网上用户搜索和浏览两种工作状态进行识别，采用主动感知技术提取两种眼动特征，同时采用了基于支持向量机的分类方法，学习速度快，分类正确率高，具有较高的识别效率。
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公开(公告)号：CN105559802A
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201510468260.6
申请日：2015-08-03
Applicant: 北京工业大学 , 首都医科大学附属北京安定医院
IPC: A61B5/16
Abstract: 一种基于注意和情感信息融合的抑郁症诊断系统及方法，该系统包括：情绪刺激模块，用于设置多个情绪刺激任务并提供至受测者；图像采集模块，用于采集受测者在进行情绪刺激任务时的眼部图像和面部图像；数据传输模块，用于获取并发送眼部图像和面部图像；数据预处理模块，用于对眼部图像和面部图像进行预处理；数据处理模块，用于计算受测者的注视点位置和瞳孔直径；特征提取模块，用于提取注意类特征和情感类特征；识别反馈模块，用于对受测者进行抑郁症诊断识别。本发明利用注视点中心距特征、注意偏向分数特征、情感带宽和面部表情特征，可以全面、系统、定量的对抑郁症进行识别。
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公开(公告)号：CN104146721B
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201410440520.4
申请日：2014-09-01
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61B5/16
CPC classification number: A61B3/112 , A61B3/113 , A61B5/1105 , A61B5/165
Abstract: 一种情感带宽测定方法和系统，方法包括如下步骤：生成多幅正性情感图片、中性情感图片和负性情感图片，并将多幅正性、中性和负性情感图片分别提供给被测试者观看；分别采集被测试者观看多幅正性、中性和负性情感图片的视点数量和每个视点的左瞳孔直径和右瞳孔直径；根据视点数量和每个视点的左瞳孔直径和右瞳孔直径，分别计算被测试者观看正性、中性和负性情感图片的每个视点的瞳孔直径和瞳孔直径平均值；根据正性、中性和负性情感图片的瞳孔直径平均值分别计算被测试者的正性情感带宽、负性情感带宽和正负情感带宽。本发明使用瞳孔直径物理指标客观地度量正性、负性情绪体验的大小和范围，提供情感体验的客观标准。
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公开(公告)号：CN104146680A
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：CN201410440414.6
申请日：2014-09-01
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: A61B3/113
Abstract: 本发明公开了一种眼球运动的测量方法和系统，所述方法通过获取眼球运动过程中当前注视点的位置坐标xi、yi和下一个注视点的位置坐标xi+1、yi+1，根据所述坐标值计算得到眼球运动的眼动矢量角θi、眼动矢量幅Di、水平眼动角和/或眼动斜率Ki，准确、全面的表征了眼球运动中的眼动方向和眼动倾斜程度，从而弥补了现有技术中的眼动指标对于眼动模式表征的不足，丰富和发证了原有的眼动指标体系，更全面的描述眼球运动，为与眼球运动相关的心理医学提供了新的研究方法。
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