摘要
本申请公开了一种人格识别模型的训练方法、人格识别方法及相关产品,涉及脑电和肌电信号处理技术领域,获取目标受试者的实际人格分数以及对应的脑电信号和肌电信号,并进行特征提取,得到脑电特征和肌电特征;再对脑电特征和肌电特征进行逐元素相乘,得到逐元素相乘特征;将逐元素相乘特征、脑电特征和肌电特征进行拼接,得到拼接特征;通过相对位置注意力机制,对拼接特征进行注意力调整,得到注意力特征;根据注意力特征进行人格识别,得到人格预测分数;根据人格预测分数与目标受试者的实际人格分数的差异,迭代训练得到人格识别模型。本申请融合多种生理信号进行人格识别,从而更全面、精准地反映个体的人格特征,提升人格评估的精确度。
技术关键词
电信号
脑电特征
分类卷积神经网络
特征提取模块
识别受试者
识别方法
肌电特征
跨模态
训练卷积神经网络
池化特征
身份
多头注意力机制
全局平均池化
信号处理技术
元素
处理器
计算机程序产品
时序特征
系统为您推荐了相关专利信息
漏损检测系统
污水管网
比例积分控制算法
多尺度卷积神经网络
滑动窗口优化
康复设备
运动功能评估方法
噪声数据
信噪比
传感器
意图识别方法
训练集
意图识别装置
置信度阈值
可读存储介质
糖尿病认知障碍
早期预测系统
语音采集模块
大语言模型
机器学习模型