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公开(公告)号：CN110751016B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN201910823132.7
申请日：2019-09-02
申请人： 合肥工业大学 , 中国航天员科研训练中心
IPC分类号： G06V40/16 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本申请提供一种用于情绪状态监测的面部运动单元双流特征提取方法，其中，利用第一卷积神经网络和循环神经网络，确定每种预设面部子区域图像对应的第一图像时空特征信息，利用第二卷积神经网络对每种预设面部子区域对应的光流图进行降维和时空特征提取，确定每种预设面部子区域对应的第二时空特征信息，基于每种预设面部子区域对应的第一图像时空特征信息和所有第二图像时空特征信息，确定监测个体的情绪状态分布。本申请同步提取面部视频帧序列的光流和特征图流，充分考虑到图像中面部区域的空间特征及在相邻帧间运动的时间特征，解决了传统算法提取的语义特征重复的缺陷，简化了计算步骤从而降低计算时间复杂度，提高了计算的效率和准确度。
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公开(公告)号：CN110751016A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201910823132.7
申请日：2019-09-02
申请人： 合肥工业大学 , 中国航天员科研训练中心
摘要： 本申请提供一种用于情绪状态监测的面部运动单元双流特征提取方法，其中，利用第一卷积神经网络和循环神经网络，确定每种预设面部子区域图像对应的第一图像时空特征信息，利用第二卷积神经网络对每种预设面部子区域对应的光流图进行降维和时空特征提取，确定每种预设面部子区域对应的第二时空特征信息，基于每种预设面部子区域对应的第一图像时空特征信息和所有第二图像时空特征信息，确定监测个体的情绪状态分布。本申请同步提取面部视频帧序列的光流和特征图流，充分考虑到图像中面部区域的空间特征及在相邻帧间运动的时间特征，解决了传统算法提取的语义特征重复的缺陷，简化了计算步骤从而降低计算时间复杂度，提高了计算的效率和准确度。
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公开(公告)号：CN110781719A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201910823581.1
申请日：2019-09-02
申请人： 中国航天员科研训练中心 , 合肥工业大学
摘要： 本发明提供一种非接触式与接触式协同的心理状态智能监测系统，该系统基于非接触式数据采集模块获取监测目标个体的可见光视频、红外热图视频、及音频数据，以及接触式数据采集模块获取目标个体的生理信息；利用数据传输模块将获取的上述数据传输至心理状态分析模块和信息显示模块；搭建心理状态分析模块对多通道数据进行分析处理得到监测目标个体的心理状态特征值，并将该特征值发送给长时心理数据库块进行存储，以及发送给信息显示模块进行实时显示。上述系统能够完整、高效的获取用于分析目标个体心理状态的特征数据，从而能够实时、长期监控个体的心理状态，精准、高效的提升心理状态监测效果。
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公开(公告)号：CN110755092A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910823150.5
申请日：2019-09-02
申请人： 中国航天员科研训练中心 , 合肥工业大学
摘要： 本申请提供一种具有跨媒体信息融合功能的非接触式情绪监测方法，其中，本方法基于包括监测目标个体面部可见光视频、面部红外热图视频、音频数据在内的非接触式数据，分别确定第一情绪特征向量矩阵、第二情绪特征向量矩阵和第三情绪特征向量矩阵，之后利用可调节的多模态特征融合机制对上述三个情绪特征向量矩阵进行降维和特征提取，从而得到共享模态矩阵和私有模态矩阵，最后基于得到的模态矩阵确定监测目标个体对于每种预设情绪状态的概率分布。上述方案不仅全面增加了用于分析情绪状态的监测数据类型，将多种类型的监测数据进行跨媒体融合，并且能够充分利用有效数据分析情绪状态，在有效提高情绪状态监测准确度的同时增进分析效率。
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公开(公告)号：CN110598608A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910823548.9
申请日：2019-09-02
申请人： 中国航天员科研训练中心 , 合肥工业大学
摘要： 本申请提供一种非接触式与接触式协同的心理生理状态智能监测系统，该系统中，非接触式数据采集模块采集面部可见光视频、音频数据及红外热图视频，接触式数据采集模块采集生理信号数据；针对各通道监测数据，可见光信息感知模块用于对可见光视频进行图像降维及特征提取，音频信息感知模块用于提取音频的时频特征，红外信息感知模块用于提取温度变化特征，生理信息感知模块用于提取生理特征，多模融合模块以各通道模型精度为权重将各通道的多模、跨域特征信息进行语义关联及特征融合，综合分析模利用Voting集成学习方法分析得到监测目标个体的心理生理状态分布本系统相较现有的技术可以更加准确、全面、高效地监测人体心理生理状态。
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公开(公告)号：CN110619893A
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201910823584.5
申请日：2019-09-02
申请人： 合肥工业大学 , 中国航天员科研训练中心
摘要： 本申请提供一种语音信号的时频特征提取及人工智能情绪监测方法，其中，本方法首先对监测目标个体的音频数据进行预加重、加窗分帧等预处理，进而搭建深度信念网络充分挖掘数据的时频特征，再利用动态时间规划和蚁群算法，将提取的时频特征与语音情感语料库中预定义语料时频特征进行匹配，以确定监测目标个体对应的情绪分布。上述技术方案过程简捷，不必依赖于经验值，在信噪比较低时对情绪状态的识别率仍然很高，并且，利用深度信念网络提取音频的时频特征，能实现对语音进行时序性分析，实现更精确的情绪状态识别效果。同时，上述技术方案结合动态时间规划和蚁群算法进行特征匹配，实现在局部以及全局上最优匹配，大幅增加了情绪状态的识别效率。
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公开(公告)号：CN110755092B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN201910823150.5
申请日：2019-09-02
申请人： 中国航天员科研训练中心 , 合肥工业大学
摘要： 本申请提供一种具有跨媒体信息融合功能的非接触式情绪监测方法，其中，本方法基于包括监测目标个体面部可见光视频、面部红外热图视频、音频数据在内的非接触式数据，分别确定第一情绪特征向量矩阵、第二情绪特征向量矩阵和第三情绪特征向量矩阵，之后利用可调节的多模态特征融合机制对上述三个情绪特征向量矩阵进行降维和特征提取，从而得到共享模态矩阵和私有模态矩阵，最后基于得到的模态矩阵确定监测目标个体对于每种预设情绪状态的概率分布。上述方案不仅全面增加了用于分析情绪状态的监测数据类型，将多种类型的监测数据进行跨媒体融合，并且能够充分利用有效数据分析情绪状态，在有效提高情绪状态监测准确度的同时增进分析效率。
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公开(公告)号：CN110598608B
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN201910823548.9
申请日：2019-09-02
申请人： 中国航天员科研训练中心 , 合肥工业大学
摘要： 本申请提供一种非接触式与接触式协同的心理生理状态智能监测系统，该系统中，非接触式数据采集模块采集面部可见光视频、音频数据及红外热图视频，接触式数据采集模块采集生理信号数据；针对各通道监测数据，可见光信息感知模块用于对可见光视频进行图像降维及特征提取，音频信息感知模块用于提取音频的时频特征，红外信息感知模块用于提取温度变化特征，生理信息感知模块用于提取生理特征，多模融合模块以各通道模型精度为权重将各通道的多模、跨域特征信息进行语义关联及特征融合，综合分析模利用Voting集成学习方法分析得到监测目标个体的心理生理状态分布本系统相较现有的技术可以更加准确、全面、高效地监测人体心理生理状态。
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公开(公告)号：CN110825232B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN201911078658.3
申请日：2019-11-07
申请人： 中国航天员科研训练中心
IPC分类号： G06F3/01
摘要： 本发明提出一种新型的空间环境下基于航天医监医保信号的手势识别人机交互装置，该装置分为表面肌电电极、表面肌电信号采集模块、心电电极、心电采集模块和信号处理模块。该装置通过对空间环境下航天员的表面肌电信号、心电信号的采集、特征提取、分类研究，探讨利用相应区域的表面肌电信号和心电信号对应关系进行区分，从而获取准确的控制信号，进而控制动作执行器进行不同的动作，完成人机交互，从而有效提高空间保障装置的利用效率。该装置对于提高在轨人员的操作效率，兼顾在轨人员医保医监应用，保障空间实验任务的顺利完成，具有探索性意义。
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公开(公告)号：CN110850979B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN201911078657.9
申请日：2019-11-07
申请人： 中国航天员科研训练中心
摘要： 本发明提出一种新型的空间环境下基于航天医监医保信号的手势识别人机交互技术，通过对空间环境下航天员的表面肌电信号、心电信号的采集、特征提取、分类研究，探讨利用相应区域的表面肌电信号和心电信号对应关系进行区分，从而获取准确的控制信号，进而控制动作执行器进行不同的动作，完成人机交互，从而有效提高空间保障装置的利用效率。该技术具有自然、高效的特点，对于提高在轨人员的操作效率，兼顾在轨人员医保医监应用，保障空间实验任务的顺利完成，具有探索性意义。
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