[发明专利]一种基于监督最小二乘多类核典型相关分析的多模态情感特征融合方法有效
| 申请号： | 202010660340.2 | 申请日： | 2020-07-10 |
| 公开（公告）号： | CN111950592B | 公开（公告）日： | 2022-09-23 |
| 发明（设计）人： | 闫静杰;朱康;宋宇康;吕方惠;顾晓娜;卢官明 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/80;G06V10/774 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 曹坤 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于监督最小二乘多类核典型相关分析的多模态情感特征融合方法。其步骤：提取各模态特征所需要的样本；提取表情模态、语音模态及姿态模态的特征，构成特征矩阵；对提取的各模态特征进行去均值、归一化处理；使用监督最小二乘多类核典型相关分析方法进行多模态特征的融合；进行模型训练得到预测评估结果。本发明针对多类别情感分析问题，将波兰多模态数据库中所有人的各类情感整理分成7类情绪，分别为恐惧、惊讶、愤怒、悲伤、高兴、厌恶及平静，提出基于监督最小二乘多类核典型相关分析的方法来融合多种模态的特征数据，使用此方法计算各模态特征之间的相关性，计算特征之间的关联，能够使计算机更准确的分别人类的各种情绪。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 最小 二乘多类核 典型 相关 分析 多模态 情感 特征 融合 方法 | ||
【主权项】：
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