[发明专利]多维度人群特征测定方法

权利要求书

1.一种多维度人群特征测定方法，其特征在于，包括以下步骤：

1）通过信息网络技术获取网络样本人员网络信息，通过包括图像、文字、视频、音频信息分析技术提取网络人员行为特征，依据该网络人员行为特征，构建客观不变信息模型；

2）通过测量现场样本人员特征，包括面部动作特征、语调特征、语音特征、多场景回答认知特征以及人员着装特征中的任一种或者多种，依据该现场样本人员特征，构建客观可变信息样本模型；

3）对客观不变信息模型和客观可变信息样本模型进行比较，对相同结果进行拟合合并，作为确认共同测定特征，对不同特征进行多样本测定，并拟合优化；对行为特征中接收信息、分析信息、处理信息以及处理与人相处、与人的信息沟通以及感情交流六个维度进行分类，形成多维度人群特征分类数据库；

4）通过仿真情景，采集并测定目标人员行为特征，记录该特征，形成目标人员的现场行为特征集合；

5）通过信息网络技术获取目标人员的网络信息，提取目标人员行为特征，并记录目标人员行为特征形成网络行为特征集合；

6）加权拟合目标人员的现场行为特征集合和网络行为特征集合得到有效识别行为特征，所述有效识别行为特征与多维度人群特征分类数据库比对，确定目标人员的人群特征类型，并将有效识别行为特征更新到多维度人群特征分类数据库内；

步骤4）和步骤5）可以同时进行，也可分别进行。

2.根据权利要求1所述的多维度人群特征测定方法，其特征在于，信息网络技术包括爬虫技术、图形识别技术、语音检测技术。

3.根据权利要求1所述的多维度人群特征测定方法，其特征在于，步骤4）所述仿真情景包括视觉、听觉、触觉呈现的情景仿真。

4.根据权利要求1所述的多维度人群特征测定方法，其特征在于，步骤3）所述的拟合优化包括择优法、差值法、概率分布法一种或者多种；所述择优法为直接获取的现场样本人员的动态信息提取的行为特征、间接获取网络人员留下的不变的行为特征、获取现场样本人员中多场景回答的主观信息提取的特征权重依次降低的选择方式；所述差值法为是指通过对同一特征不同的测试方式进行比较，差值较小的作为测定特征；所述概率分布法为通过统计不同特征发生的概率，对于无法确定的行为特征进行概率分类。

5.根据权利要求1所述的多维度人群特征测定方法，其特征在于，六个维度所述人员特征形成相对的行为特征类型，作为判断人员在一行为中相对的行为活动的选择。

6.根据权利要求5所述的多维度人群特征测定方法，其特征在于，所述六个维度形成的相对的十二项类型，分别为：

根据包括面部表情分析、动作分析、词语选用分析，建立人群体验感情方面的关注自身、关注他人的第一维度行为特征类型；

根据包括面部原型滤波分析、文字图像比例分析，建立人群分析信息决定方面的理性分析、情感分析的第二维度行为特征类型；

根据包括肌肉紧张分析、眼动频率分析，建立人群处理做事方面的预设立场、不设立场第三维度行为特征类型；

根据包括词汇选用分析、行为倾向分析，建立人群获取信息方面的注重细节、注重概念第四维度行为特征类型；

根据包括词语调分析、音量分析，建立人群自我管理方面的悲观、乐观第五维度行为特征类型；

根据包括场景回答能力分析、面部微动作分析，建立人群面对他人情绪的委婉、直言不讳第六维度行为特征类型。

7.根据权利要求6所述的多维度人群特征测定方法，其特征在于，所述拟合优化包括将客观不变信息建模和客观可变信息建模的各自与第一维度行为特征、第二维度行为特征、第三维度行为特征、第四维度行为特征、第五维度行为特征、第六维度行为特征分别比较，加权拟合，形成多维度人群特征分类数据库。

8.根据权利要求7所述的多维度人群特征测定方法，其特征在于，选取多维度人群特征分类数据库中第一至第六维度相对的行为特征各一特征，组合建立64类型的人群特征。