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龙图腾网获悉西安邮电大学申请的专利一种基于DHOG因果矩阵图像的情感识别方法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：CN115414052B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202110519707.3，技术领域涉及：A61B5/369；该发明授权一种基于DHOG因果矩阵图像的情感识别方法是由范琳;王忠民;蔡兰兰;衡霞;贺炎;梁琛;王文浪;张荣设计研发完成，并于2021-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于DHOG因果矩阵图像的情感识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及情感识别研究领域，提出一种基于DHOG因果矩阵图像的情感识别方法，本发明包括因果矩阵构建模块、通道选择模块、因果矩阵图生成模块、DHOG特征提取模块和情感识别模块。首先，根据全通道脑电信号间的传递熵因果关系构建情感因果关系矩阵，然后，利用通道加权因果值由高到低选择10个关键因果电极通道，得到10×10因果矩阵，同时生成因果矩阵图像，接下来，使用DHOG算法提取因果矩阵图像的斜对角线梯度特征，最后，利用支持向量机等分类器，在效价和唤醒维度情感模型上进行分类识别。本发明提取具有分类能力的图像梯度特征作为情感状态特征，并且通过减少电极的使用，能够降低运算的复杂度和减少计算时间。

本发明授权一种基于DHOG因果矩阵图像的情感识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DHOG因果矩阵图像的情感识别方法，其特征在于，包括因果矩阵构建模块、通道选择模块、因果矩阵图生成模块、DHOG特征提取模块、情感识别模块，具体实施过程分为以下几个步骤： 步骤1：因果矩阵构建模块是利用传递熵算法度量全通道EEG信号之间的因果关系，构建EEG全通道因果关系矩阵； 步骤2：通道选择模块是基于步骤1，针对每个被试的每个试次，构建的全通道因果矩阵，对传递熵值归一化处理，然后将所有被试的同一通道的因果值相加，将通道因果值从大到小进行排序，得到通道的优先级顺序，选出排序值靠前的n个通道，其过程有效减少冗余因果信息； 步骤3：因果矩阵图生成模块是利用步骤2中，通道选择模块所选关键通道之间的归一化传递熵值，即n个通道彼此之间传递的相对信息量，生成关键因果矩阵图； 步骤4：DHOG特征提取模块是对关键因果矩阵图中斜对角线方向梯度特征DiagonalHistogramofOrientedGradients，DHOG进行提取，首先，对因果矩阵图像的颜色和Gamma空间进行归一化处理，将其图像的GRB分量转化为Gray分量，生成灰度图像；然后，使用HOG算法提取矩阵网络图像的梯度特征，得到像素点在水平方向和垂直方向的梯度直方图；进一步提取图像斜对角线梯度特征，计算图像中像素点在斜对角线上的梯度直方图；最后，将水平、垂直方向的梯度直方图和对角线上的梯度直方图进行串联组合，即为该像素点最终的DHOG特征向量； 步骤5：情感识别模块是将图像的DHOG特征向量送入SVM分类器中训练，在效价和唤醒维度情感模型上进行情感识别。

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