基于N170的情绪识别方法及识别系统

本发明涉及脑机交互技术领域，具体涉及一种基于N170的情绪识别方法及识别系统，包括信号采集模块、信号处理模块、分支卷积神经网络BCNN模型训练模块、识别模块和反馈模块，所述信号采集模块用于采集用户的脑电数据；信号处理模块用于对采集的脑电数据进行预处理；分支卷积神经网络BCNN模型训练模块用于训练分支卷积神经网络BCNN模型；识别模块用于对实时采集的脑电数据进行分类，并根据分类结果识别用户当前的情绪状态；反馈模块根据用户当前的情绪状态进行相应的情绪调节动作。本方法可以对新被试实现快速有效的情绪识别，提高情绪识别的速度。

《基于N170的情绪识别方法及识别系统》是一发明专利，专利号为 2020113966237，当前法律状态为已下证，由重庆邮电大学提出申请，发明人为田贝川;任俊逸;冉俊玲;占益超，公开（公告）日期为2023-03-28，国际专利分类号（IPC）为 G06V40/10(2022.01)I;G06V40/16(2022.01)I;G06V10/764(2022.01)I;G06V10/82(2022.01)I;G06N3/0464(2023.01)I;G06N3/048(2023.01)I;G06N3/08(2023.01)I;A61B5/16(2006.01)I;A61B5/372(2021.01)I;A61B5/369(2021.01)I，代理机构为重庆辉腾律师事务所50215，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：脑机交互技术。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及脑机交互技术领域，具体涉及一种基于N170的情绪识别方法及识别系统，包括信号采集模块、信号处理模块、分支卷积神经网络BCNN模型训练模块、识别模块和反馈模块，所述信号采集模块用于采集用户的脑电数据；信号处理模块用于对采集的脑电数据进行预处理；分支卷积神经网络BCNN模型训练模块用于训练分支卷积神经网络BCNN模型；识别模块用于对实时采集的脑电数据进行分类，并根据分类结果识别用户当前的情绪状态；反馈模块根据用户当前的情绪状态进行相应的情绪调节动作。本方法可以对新被试实现快速有效的情绪识别，提高情绪识别的速度。

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