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申请/专利权人：陕西警官职业学院
摘要：本发明提供一种被审讯个体情绪判断方法及系统，属于信息处理技术领域，包括：获取当前审讯时段被审讯个体情绪相关的生理数据，提取表征情绪的多个特征信息；确定多个特征信息的数据范围，对多个特征信息进行最小‑最大归一化，缩放为同一尺度的多个情绪特征信息，构建多模态数据；对确定情绪下生理数据的进行多个情绪特征信息提取，构建用于情绪识别的训练集；构建SVM模型，通过训练集计算SVM模型的情绪识别准确率，将5折交叉验证SVM模型的情绪识别准确率作为目标函数，采用改进型海鸥算法搜索最优的惩罚因子C和RBF核函数参数g；将最优的惩罚因子C和核函数参数g作为SVM参数构建情绪识别模型；将待识别的多模态数据输入到情绪识别模型进行识别，获得当前被审讯个体情绪状态。
主权项：1.一种被审讯个体情绪判断方法，其特征在于，包括以下步骤：获取当前审讯时段被审讯个体情绪相关的生理数据，提取表征情绪的多个特征信息；确定多个特征信息的数据范围，对多个特征信息进行最小-最大归一化，缩放为同一尺度的多个情绪特征信息，构建多模态数据；对确定情绪下生理数据的进行多个情绪特征信息提取，构建用于情绪识别的训练集；构建SVM模型，通过训练集计算SVM模型的情绪识别准确率，将5折交叉验证SVM模型的情绪识别准确率作为目标函数，采用改进型海鸥算法搜索最优的惩罚因子C和RBF核函数参数g；其中，所述改进型海鸥算法引入斑马优化算法的位置更新机制，综合考虑整体群体的行为调整；将最优的惩罚因子C和核函数参数g作为SVM参数构建情绪识别模型；将待识别的多模态数据输入到情绪识别模型进行识别，获得当前被审讯个体情绪状态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 陕西警官职业学院 一种被审讯个体情绪判断方法及系统
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