基于多通道卷积注意力机制的精神状态识别方法

摘要

为了获取老年人的精神状态从而更全面地了解老年人的身体状况，提出了基于多通道卷积注意力机制的精神状态识别方法。首先，对多种生理信号进行数据预处理，将不同采样频率的传感器数据进行重采样操作，保证数据长度一致。其次，根据输入信号的结构特征以及信号的长度设计对应卷积模块，使用4个不同大小的一维卷积核同时对信号进行特征提取，以增强模型的特征提取能力。再次，将卷积结果进行拼接，对拼接结果进行最大池化操作增加模型的感受野，在提取局部特征信号的同时实现信号间的长距离特征表达。最后，实验结果表明，总体分类准确率为99.75%,所提方法优于对比方法。

关键词

精神状态识别 / 卷积神经网络 / 注意力机制 / 健康监测