[发明专利]基于多类核典型相关分析的多模态情感特征识别方法在审
| 申请号： | 201910144997.0 | 申请日： | 2019-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN109815938A | 公开（公告）日： | 2019-05-28 |
| 发明（设计）人： | 朱康;闫静杰;宋宇康;吕方惠;徐志鹏;卢官明 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210003 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多类核典型相关分析的多模态情感特征识别方法，包括以下步骤：1)在包含多种模态数据的情感数据库中选取一定数量的样本；2)从上述样本数据中提取表情特征、语音特征和姿态特征，形成表情特征数据矩阵、语音特征数据矩阵和姿态特征数据矩阵；3)将上述3个矩阵进行归一化和标准化处理；4)使用多类核典型相关分析方法将多个模态的特征进行融合，得到融合后的特征；5)将融合后的特征放入支持向量机中进行情感识别。本方法通过将多类核典型相关分析方法的应用，寻找各模态特征之间强相关性，充分使用人类各种情绪情况下的各个模态的特征，在情感识别中使计算机能够更加精确的识别人类的情绪。 | ||
| 搜索关键词： | 矩阵 表情特征 情感识别 情感特征 数据矩阵 姿态特征 多模态 模态 融合 分析 语音特征数据 标准化处理 情感数据库 支持向量机 模态数据 模态特征 样本数据 语音特征 归一化 情绪 放入 样本 计算机 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于多类核典型相关分析的多模态情感特征识别方法,其特征在于包括以下步骤：(1)在包含多种模态数据的情感数据库中选取一定数量的样本；(2)从上述样本数据中提取表情特征、语音特征和姿态特征，形成N*d1的表情特征数据矩阵、N*d2的语音特征数据矩阵和N*d3的姿态特征数据矩阵，其中N为样本个数，d1、d2、d3分别为每个样本的表情特征、语音特征和姿态特征的维度；(3)将上述3个矩阵进行归一化和标准化处理，得到矩阵X1、X2、X3，矩阵X1、X2、X3中的数据都是归一的符合标准正态分布；(4)使用多类核典型相关分析方法将多个模态的特征进行融合，得到融合后的特征；(5)将融合后的特征放入支持向量机中进行情感识别。
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