[发明专利]一种基于多源微特征的深度神经网络心理语义标注方法有效
| 申请号： | 201810992220.5 | 申请日： | 2018-08-29 |
| 公开（公告）号： | CN109242014B | 公开（公告）日： | 2021-10-22 |
| 发明（设计）人： | 关庆阳;童心;毕连城;靳跃;苏展锋;周国林;鞠明刚 | 申请（专利权）人： | 沈阳康泰电子科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 沈阳优普达知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 21234 | 代理人： | 俞鲁江 |
| 地址： | 110000 辽宁省沈阳*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多源微特征的深度神经网络心理语义标注方法，根据获生理微特征、语音微特征进而建立微表情坐标系与单维度的线性转换关系；同时考虑到微表情对心理表达的崎变现象，通过先验的心理标注库对畸变校正。根据多维度微特征的心理映射，建立多微特征之间的验证关系，进而构建数据特征的空间融合模型。通过建立深度神经网络，将多特征进行融合，为实时获取心理特征的决策提供准确、可靠依据。获得实时心理特征，从而完成实时心理语义标注。为实时获取心理特征的决策提供准确、可靠依据。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多源微 特征 深度 神经网络 心理 语义 标注 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于多源微特征的深度神经网络心理语义标注方法，其特征在于：一、采集生理微特征，将生理微特征与微表情特征的互相校验，形成统一指向，通过深度学习方法统一贴签处理；二、采集语音微特征，将语音微特征与微表情特征的互相校验，形成统一指向，通过深度学习方法统一贴签处理；三、将生理微特征和语音微特征整合校验后得到微表情特征；四、将微表情特征与特征验证库进行比对判断，排除非微表情特征；五、特征验证库将验证后微表情特征的进行特征融合；六、特征融合通过深度神经网络重构完成多源特征融合；七、完成特征融合进行心理语义标注，为实时获取心理特征的决策提供准确、可靠依据。
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