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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利基于视频-气味联合诱发的多模态情感识别方法及其系统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：CN116894206B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310616845.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于视频-气味联合诱发的多模态情感识别方法及其系统是由吕钊;滕维;吴敏超;范存航;裴胜兵;李平设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视频-气味联合诱发的多模态情感识别方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视频‑气味联合诱发的多模态情感识别方法，包括以下步骤：受试者观看情感状态为积极、中性、消极的视频材料，同时结合同性质的气味作为视频和气味混合刺激；采集受试者在纯视频刺激和视频气味混合刺激两种刺激模式下的EEG信号和EOG信号，建立一个多刺激诱发的多模态情感数据库；数据预处理；对预处理之后的EEG信号和EOG信号提取各自的情感特征；将提取的情感特征采用基于联合训练的混合融合策略进行分类学习和训练，获得最终预测的情感类别。还公开了一种基于视频‑气味联合诱发的多模态情感识别系统。本发明填补了视频‑气味诱发的EEG和EOG信号数据库的空白。

本发明授权基于视频-气味联合诱发的多模态情感识别方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视频-气味联合诱发的多模态情感识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：设计实验范式：受试者观看情感状态为积极、中性、消极的视频材料，同时结合同性质的气味作为视频和气味混合刺激； S2：数据采集：采集受试者在纯视频刺激和视频气味混合刺激两种刺激模式下的EEG信号和EOG信号，并由受试者完成实验后反馈情感体验；将采集到的所有EEG数据和EOG数据从事件发生标定点到事件结束标定点进行有用数据的截取，建立一个多刺激诱发的多模态情感数据库； S3：数据预处理：对步骤S2截取得到的EEG数据和EOG数据进行预处理操作，得到预处理后的EEG信号和EOG信号； S4：情感特征提取：对预处理之后的EEG信号和EOG信号提取各自的功率谱密度PSD、微分熵DE两种情感特征； S5：情感特征融合：将步骤S4提取的情感特征采用基于联合训练的混合融合策略进行分类学习和训练，获得最终预测的情感类别，具体步骤包括： S501：特征层融合：将EEG信号和EOG信号两种模态的特征按照串联规则执行特征层融合策略，获得一个融合后的特征向量； S502：学习分类：将EEG特征、EOG特征和融合后的特征向量分别送入分类器中进行联合训练，基于各特征对情感识别效果的贡献对各分类模型的损失赋予权重以获得总损失值，反向传播更新下一轮的参数使模型训练得以优化，预测效果得以提升，最终得出各自的预测精度； S503：决策层融合：根据分析择优采用最大值规则对步骤S502得到的三个预测结果执行决策层融合策略，确定最终预测的情感类别。

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