[发明专利]一种基于自适应融合网络的视频情感分类方法有效
| 申请号： | 201910069977.1 | 申请日： | 2019-01-24 |
| 公开（公告）号： | CN109815903B | 公开（公告）日： | 2020-10-02 |
| 发明（设计）人： | 王瀚漓;易云 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 杨宏泰 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于自适应融合网络的视频情感分类方法，包括以下步骤：1)构建自适应融合网络模型；2)将输入的视频集人分为训练集和测试集，并获取视频集中每个视频的三个模态特征向量，所述的三个模态为RGB、光流和音频；3)对于训练集，分别将三个模态的特征向量输入自适应融合网络，并采用基于梯度的优化算法进行优化，得到训练好的自适应融合网络模型Model；4)对于测试集，将每个视频的特征向量输入训练好的网络模型Model，并预测视频情感进行分类。与现有技术相比，本发明具有视频情感识别准确率高、描述视频情感准确、数据输入健壮、鲁棒性好等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自适应 融合 网络 视频 情感 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于自适应融合网络的视频情感分类方法，用以对电影所引发的情感进行分类回归，其特征在于，包括以下步骤：1)构建自适应融合网络模型，包括：依次设置的统计数据层、循环层、全连接层、时间自适应融合层、多模自适应融合层和损失函数层；2)将输入的视频集人分为训练集和测试集，并获取视频集中每个视频的三个模态特征向量，所述的三个模态为RGB、光流和音频；3)对于训练集，分别将三个模态的特征向量输入自适应融合网络，并采用基于梯度的优化算法进行优化，得到训练好的自适应融合网络模型Model；4)对于测试集，将每个视频的特征向量输入训练好的网络模型Model，预测视频情感进行分类。
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