[发明专利]基于模型融合的案件知情者识别方法有效
| 申请号： | 201811135018.7 | 申请日： | 2018-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN109199411B | 公开（公告）日： | 2021-04-09 |
| 发明（设计）人： | 唐闺臣;梁瑞宇;谢跃;徐梦圆;叶超 | 申请（专利权）人： | 南京工程学院 |
| 主分类号： | A61B5/16 | 分类号： | A61B5/16;A61B5/11;G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京创略知识产权代理事务所(普通合伙) 32358 | 代理人： | 王丹 |
| 地址： | 211167 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模型融合的案件知情者识别方法，包括以下步骤，提取各个被测试者在观看单一图片时的32维眼动特征；基于32维眼动特征训练支撑向量机模型A，来识别每个被测试者在单一图片时的言语置信度，并输出每个被测试者在单一图片时的概率f |
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| 搜索关键词： | 基于 模型 融合 案件 知情者 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.基于模型融合的案件知情者识别方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤(A)，提取各个被测试者在观看单一图片时的32维眼动特征；步骤(B)，基于32维眼动特征训练支撑向量机模型A，来识别每个被测试者在单一图片时的言语置信度，并输出每个被测试者在单一图片时的概率f1(xi)和f2(xi)，其中，xi代表第i个被测试者，f1和f2分别表示第i个被测试者在单一图片时是知情者或者不是知情者的概率；步骤(C)，提取各个被测试者在观看组合图片时的110维眼动特征；步骤(D)，基于110维眼动特征训练支撑向量机模型B，来识别每个被测试者在组合图片时的言语置信度，并输出每个被测试者在组合图片时的概率g1(xi)和g2(xi)，其中，xi代表第i个被测试者，g1和g2分别表示第i个被测试者在组合图片时是知情者或者不是知情者的概率；步骤(E)，运用乘法规则，融合支撑向量机模型A和B的分类器概率，得到联合概率f1(xi)g1(xi)和f2(xi)g2(xi)，取各个被测试者概率最大对应的的类别为最后的决策结果。
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