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申请/专利权人：郑州大学
摘要：本发明公开了一种群体消极情绪态势预测和评价方法，包括构建群体消极情绪数据集、构建群体情绪识别模型、构建群体情绪演化模型，输入被识别视频片段，利用所述群体情绪识别模型对初始图片进行群体消极情绪识别，然后继续利用所述群体情绪演化模型，对所述被识别视频片段的后续其他图片进行群体消极情绪态势预测评价。该方法基于深度学习能够准确有效的对群体消极情绪进行识别和发展态势预测。
主权项：1.一种群体消极情绪态势预测和评价方法，其特征在于，包括步骤：第一步：利用已有视频，获得其中包括个体消极情绪的图片，据此图片构建群体消极情绪数据集；第二步：构建群体情绪识别模型，利用群体消极情绪数据集对所述群体情绪识别模型进行训练；第三步：构建群体情绪演化模型，利用群体消极情绪数据集对所述群体情绪演化模型进行训练；所述构建群体情绪演化模型包括：首先，定义at为人群中非极端消极情绪占例；bt为人群中极端消极情绪占例；λ为每个极端消极情绪的个体每次接触的非极端消极者的平均数；N为群体中个体总数；初始时刻t＝0时，各类情绪的个体数量所占初始比率为a0、b0；然后，进一步构建微分方程组： at+bt＝1b0＝b0根据以上方程组，进一步得到： 其中，W是反函数，即对于Wy＝x，表示y＝x*ex的反函数，情绪演化模型的递推方法如下：Et+1＝Et+5*[bt+1-bt]+1*[at+1-at]＝Et+4*[bt+1-bt]Et＝Et-1+4*[bt-bt-1]Et-1＝Et-2+4*[bt-1-bt-2]......E1＝E0+4*[b1-b0]E0＝5*b0+1*a0结合上述递推方法可得群体情绪预测方法：Et+1＝1+4*bt+1 结合上述递推方法和群体情绪预测方法，可得最终群体情绪发展态势预测方法： 第四步：输入被识别视频片段，利用所述群体情绪识别模型对初始图片进行群体消极情绪识别，然后继续利用所述群体情绪演化模型，对所述被识别视频片段的后续其他图片进行群体消极情绪态势预测评价。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 郑州大学 一种群体消极情绪态势预测和评价方法、装置
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