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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利基于脑电信号的表情神经解码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：CN116092165B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310143635.6，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于脑电信号的表情神经解码方法是由张俊松;柳栋怀设计研发完成，并于2023-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于脑电信号的表情神经解码方法在说明书摘要公布了：基于脑电信号的表情神经解码方法，涉及神经解码领域和计算机视觉领域。包括步骤：1从人脑神经数据中提取人脸表情信息，建立符合实际的人脸生成模型；2利用DEAP数据集，锁定人脑神经数据的对应脑区与神经波段；3通过LSTM模型连接脑电与人脸数据，并利用CNN模型量化出被试者的情感参数作为LSTM的初始化参数；4利用StyleGan网络将情感参数在原始人脸的基础上进行编辑，获得非常接近原始人脸表情的生成图片。可以生成以假乱真的真实人脸，在可视化层面上跨上一步台阶。实现从神经信号直接解码表情特征的创新一步。给出从预处理到应用的全套过程，较好地利用脑科学与计算机科学交叉的优势，优化数据端的信噪比。

本发明授权基于脑电信号的表情神经解码方法在权利要求书中公布了：1.基于脑电信号的表情神经解码方法，其特征在于包括以下步骤： 1从人脑神经数据中提取人脸表情信息，建立人脸生成模型； 2利用DEAP数据集，锁定人脑神经数据的对应脑区与神经波段； 所述锁定人脑神经数据的对应脑区与神经波段的子步骤为： 1确定触发人类情绪的脑区与波段； 2利用MNE工具对DEAP数据集的脑区活动进行可视化展现； 3将实际脑区活动剧烈的部分与确定的脑区取交集，以此锁定脑区； 3通过LSTM模型连接脑电与人脸数据，并利用CNN模型量化出被试者的情感参数作为LSTM的初始化参数； 所述量化出被试者的情感参数的子步骤为： 1取FER2013的配套表情识别CNN模型，去掉最后的分类头，取其直接的输出； 2将输出作为量化情感的标准参数,并以此数去初始化两层LSTM的中间数值； 4利用StyleGan网络将情感参数在原始人脸的基础上进行编辑，获得非常接近原始人脸表情的生成图片； 所述利用StyleGan网络将情感参数在原始人脸的基础上进行编辑的子步骤为： 1以人脸相度似损失函数为基础，调用stylegan模型生成与真实人脸相似的图片 2记录下生成相似图片时，stylegan的具体参数，作为LSTM模型的最终输出样本 3以脑电为输入，以stylegan参数为输出，进行一轮LSTM的训练，从而输出控制stlyegan生成真实人脸的参数，最终得到真实人脸。

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