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申请/专利权人：北京科技大学
摘要：本发明提供一种基于多模态特征和层次特征融合的情绪识别方法及系统，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：采集情绪视频，并转换为包含多个图像的图像序列；对图像序列中的人脸进行检测，并提取情绪视频中的音频和文本，获取视觉模态特征、音频模态特征和文本模态特征；其中，视觉模态特征包括：视觉人脸属性特征、视觉面部动作特征、时空人体姿态特征和场景情绪词关联特征，音频模态特征包括多源音频特征，文本模态特征包括基于CLIP的文本特征；基于层次特征融合策略得到多模态融合特征；将多模态融合特征输入多层感知机预测模型，得到情绪识别类别。本发明能够提高情绪识别系统的鲁棒性和泛化性。
主权项：1.一种基于多模态特征和层次特征融合的情绪识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集情绪视频，并转换为包含多个图像的图像序列；S2、对所述图像序列中的人脸进行检测，并提取所述情绪视频中的音频和文本，获取视觉模态特征、音频模态特征和文本模态特征；其中，所述视觉模态特征包括：视觉人脸属性特征、视觉面部动作特征、时空人体姿态特征和场景情绪词关联特征，所述音频模态特征包括多源音频特征，所述文本模态特征包括基于CLIP的文本特征；S3、基于层次特征融合策略对所述视觉模态特征、所述音频模态特征和所述文本模态特征进行融合，得到多模态融合特征；S4、将所述多模态融合特征输入多层感知机预测模型进行情绪识别，得到对应所述情绪视频的情绪识别类别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京科技大学 基于多模态特征和层次特征融合的情绪识别方法及系统
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