[发明专利]一种基于深度典型相关性分析的多模态情感识别方法在审
| 申请号： | 202110888040.4 | 申请日： | 2021-08-03 |
| 公开（公告）号： | CN113592001A | 公开（公告）日： | 2021-11-02 |
| 发明（设计）人： | 张科;李苑青;王靖宇;李浩宇;苏雨;谭明虎;张烨 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 华金 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种或基于深度典型相关性分析的多模态情感识别方法，针对多模态情感识别方法需要同时提取单模态特征和跨模态特征的特点，通过循环神经网络和典型相关性分析相结合，设计了新的模型、损失函数和网络结构，同时对单模态特征和跨模态特征进行提取、融合和分析，最后在分类阶段采用K聚类方法，提升识别效率和精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 典型 相关性 分析 多模态 情感 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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