[发明专利]行为分析方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请提供了一种行为分析方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，该方法包括：基于第一评价数据构建特征矩阵，基于第二评价数据以及设定行为计量表计算得到标签向量。将特征矩阵与标签向量进行拼接后得到第一矩阵，并将第一矩阵输入线性回归模型以得到拟合数据曲线，拟合数据曲线用于表征宣讲者的行为与听讲者的行为的关联性。本申请通过拟合曲线得到宣讲者的行为与听讲者行为的关联性，以分析听讲者对宣讲者行为的反馈行为，避免人工针对听讲者的行为评价宣讲者的行为时的主观性，以提高行为分析的准确性。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种行为分析方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

目前，对宣讲者的行为评价通常是通过对宣讲者的受众即听讲者进行问卷调查或者根据听讲者的反馈行为进行人为评分。以课堂上老师和学生来说，宣讲者为老师，听讲者为学生，现阶段对老师进行评价的方法是通过对学生发放问卷调查或者教育专家观察学生在听老师额课程中学生的表现来对老师进行评价，这种人为评价的方式存在主观性，导致对老师的行为的评价存在不准确的问题，也就是说现有技术对宣讲者的行为评价存在准确率低的问题。

发明内容

本申请的实施例在于提供一种行为分析方法、装置、电子设备及存储介质，以解决目前方法人工针对听讲者的行为评价宣讲者的行为存在的准确率低的问题。

本申请的实施例提供了一种行为分析描述方法，所述方法包括：

根据包含宣讲者的行为的宣讲者视频对所述宣讲者的行为进行识别得到第一识别结果，并对所述第一识别结果进行量化得到第一评价数据；

根据包含听讲者的行为的听讲者视频对所述听讲者的行为进行识别得到第二识别结果，并对所述第二识别结果进行量化得到第二评价数据；

基于所述第一评价数据构建特征矩阵；

基于所述第二评价数据以及设定行为计量表计算得到标签向量,所述设定行为计量表为对所述听讲者的行为的评价规则；

将所述特征矩阵与所述标签向量进行拼接后得到第一矩阵，并将所述第一矩阵输入线性回归模型以得到拟合数据曲线，所述拟合数据曲线用于表征所述宣讲者的行为与所述听讲者的行为的关联性。

在上述实现过程中，所述第一矩阵能够将所述宣讲者的行为量化结果与所述听讲者的行为量化结果融合到一起，并将反映所述宣讲者的行为和所述听讲者的行为的所述第一矩阵作为线性回归模型的输入去模拟所述宣讲者与所述听讲者的行为关联性而得到所述拟合曲线，通过所述拟合曲线得到宣讲者的行为与听讲者行为的关联性，能够分析听讲者对宣讲者行为的反馈行为，避免人工针对听讲者的行为评价宣讲者的行为时的主观性，从而提高行为分析的准确性。

可选地，所述根据包含宣讲者的行为的宣讲者视频对所述宣讲者的行为进行识别得到第一识别结果，包括：

对包含所述宣讲者视频按照表达语句进行划分得到与各个所述表达语句对应的各个宣讲者视频帧；

基于每个所述宣讲者视频帧进行肢体动作特征提取得到第一特征矩阵，基于每个所述宣讲者视频帧进行人脸特征提取得到第二特征矩阵；

基于所述第一特征矩阵进行肢体动作识别得到所述第一肢体动作识别结果，对所述第一肢体动作识别结果进行量化得到所述第一肢体动作评价数据。