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龙图腾网获悉天津理工大学申请的专利多模态听障人群情感识别方法、系统、电子设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116881794B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310919267.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权多模态听障人群情感识别方法、系统、电子设备及介质是由宋雨;吴庆洲;白忠立;刘俊杰;赵学文;毛泽民;高强设计研发完成，并于2023-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态听障人群情感识别方法、系统、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种多模态听障人群情感识别方法、系统、电子设备及介质，涉及情感识别领域，首先获取待识别听障者的脑电信号和人脸图像；分别对脑电信号和人脸图像进行预处理，得到预处理后的脑电信号和预处理后的人脸RGB图像；提取预处理后的脑电信号和预处理后的人脸RGB图像的浅层特征，得到脑电信号浅层特征和面部浅层特征，利用多模态听障人群情感识别模型提取脑电信号浅层特征和面部浅层特征的深层特征，并将二者的深层特征进行融合，根据融合后的特征，确定待识别听障者的情感。本发明提高了情感识别的分类效果。

本发明授权多模态听障人群情感识别方法、系统、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种多模态听障人群情感识别方法，其特征在于，包括： 获取待识别听障者的脑电信号和人脸图像； 对所述脑电信号进行第一预处理，得到预处理后的脑电信号；所述第一预处理包括降采样、带通滤波、凹陷滤波和独立成分分析； 对所述人脸图像进行第二预处理，得到预处理后的人脸RGB图像；所述第二预处理为人脸定位和裁剪； 根据所述预处理后的脑电信号，进行微分熵特征提取、投影和上采样处理，得到脑电信号浅层特征； 根据所述预处理后的人脸RGB图像，进行中心裁剪和归一化处理，得到面部浅层特征； 根据所述脑电信号浅层特征和所述面部浅层特征，利用多模态听障人群情感识别模型，对待识别听障者的情感进行预测，得到预测结果；所述预测结果为高兴、悲伤、平静或恐惧；其中，所述多模态听障人群情感识别模型是利用训练数据集对多元回归树模型进行训练确定的；所述训练数据集包括若干听障者的训练用脑电信号和训练用人脸图像以及对应的情感类别标签；所述多元回归树模型包括MBConv模块、ResNet模块和Transformer模块；所述MBConv模块和所述ResNet模块均与所述Transformer模块连接；MBConv模块用于提取脑电信号的深层特征，ResNet12模块用于对人脸面部表情图片的特征进行提取；Transformer模块用于对多模态深层特征进行融合并完成情绪分类任务。

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