[发明专利]一种基于Transformer的多模态特征融合的在押人员情感识别方法、设备及介质有效
| 申请号： | 202111098471.7 | 申请日： | 2021-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN113822192B | 公开（公告）日： | 2023-06-30 |
| 发明（设计）人： | 李玉军;韩卓群;朱孔凡;杨阳;翟超 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06F40/242;G06F40/289;G06N3/0464;G06N3/049;G06N3/0499;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南金迪知识产权代理有限公司 37219 | 代理人： | 杨树云 |
| 地址： | 250199 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于Transformer的多模态特征融合的在押人员情感识别方法、设备及介质，包括：(1)数据预处理：对文本数据、语音数据、微表情数据、肢体动作数据分别进行预处理，使其符合不同模态对应模型的输入要求；(2)特征提取：对四个模态的数据所蕴含的情感信息分别进行提取，获取对应的特征向量；(3)特征融合：采用跨模态Transformer将特征向量进行特征融合：(4)训练模型，得到最优的情感识别模型。本发明克服不同模态间的长时依赖性，有效地捕捉不同模态之间的互补信息及它们之间的相互影响，使得到的联合特征向量能更加全面的表示在押人员的正确的情感状态，提高情感识别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 transformer 多模态 特征 融合 在押 人员 情感 识别 方法 设备 介质 | ||
【主权项】：
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