[发明专利]一种基于EEG传感器的面部动作识别方法在审
| 申请号： | 201911095547.3 | 申请日： | 2019-11-11 |
| 公开（公告）号： | CN110705656A | 公开（公告）日： | 2020-01-17 |
| 发明（设计）人： | 王众;单东升;梅剑峰;李明;李锦瑭;周俊宇;章学良;刘亚群;王艳萌 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技集团公司第十四研究所 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00;A61B5/00;A61B5/0476;A61B5/0488;A61B5/0496 |
| 代理公司： | 32207 南京知识律师事务所 | 代理人： | 刘丰;高娇阳 |
| 地址： | 210039 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 面部动作 传感器 实时模式识别 传感器采集 高精度信号 支持向量机 信号滤除 下面部 小样本 分类 脑部 脑电 佩戴 采集 | ||
1.一种基于EEG传感器的面部动作识别方法，其特征在于：
利用EEG传感器采集EMG信号，并进行预处理，得到样本数据和待分类数据；
利用样本数据，分别训练眼电分类支持向量机和肌电支持向量机，实现面部动作实时模式识别与分类；
基于训练后的眼电分类支持向量机和肌电支持向量机，对待分类数据进行面部动作识别。
2.根据权利要求1所述的基于EEG传感器的面部动作识别方法，其特征在于，EEG传感器利用额区F3和F4的电极以及中央区C3和C4的电极采集EMG信号。
3.根据权利要求2所述的基于EEG传感器的面部动作识别方法，其特征在于，所述样本数据共包含25个试次，分为5组，每组5个试验样本数据，分别对应眨左眼、眨右眼、咬左牙床、咬右牙床、两边一起咬五个面部动作。
4.根据权利要求3所述的基于EEG传感器的面部动作识别方法，其特征在于，所述眼电分类支持向量机和肌电支持向量机采用高斯核支持向量机，以眼电信号和咬肌肌电信号的峰峰值作为主要特征，其中眼电信号通过两个特征划分两类状态，肌电信号通过三个特征划分三类状态，由此形成了五种面部动作分类。
5.根据权利要求4所述的基于EEG传感器的面部动作识别方法，其特征在于，眼电信号的两个特征为通道F3的峰峰值和通道F4的峰峰值。
6.根据权利要求4所述的基于EEG传感器的面部动作识别方法，其特征在于，肌电信号的三个特征为通道C3的峰峰值、通道C4的峰峰值以及通道C3和C4的相关一致性。
7.根据权利要求4所述的基于EEG传感器的面部动作识别方法，其特征在于，所述高斯核支持向量机的高斯核的误差惩罚常数C取100，高斯核宽度σ取1.0。
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