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申请/专利权人:奇瑞汽车股份有限公司
摘要:本申请公开了一种人格特征的识别方法、装置、设备、存储介质及产品,属于机器学习技术领域。包括:基于问卷调查信息,确定样本用户的人格特征;获取样本用户在驾驶汽车过程中的多帧第一图像数据和多帧第一语音数据;基于多帧第一图像数据,确定样本用户的动作特征;基于多帧第一语音数据,确定样本用户的声音特征;获取样本用户对应的驾驶数据和车辆数据;基于驾驶数据和车辆数据,确定样本用户对应的变量特征;基于人格特征、动作特征、声音特征和变量特征,生成样本数据;基于样本数据,通过机器学习算法训练人格特征识别模型,人格特征识别模型用于识别用户的人格特征。本申请能够提高人格特征识别的准确性。
主权项:1.一种人格特征的识别方法,其特征在于,所述方法包括:基于问卷调查信息,确定样本用户的人格特征;获取所述样本用户在驾驶汽车过程中的多帧第一图像数据和多帧第一语音数据;基于所述多帧第一图像数据,确定所述样本用户在驾驶汽车过程中的多组动作特征,每组动作特征包括头部摆动幅度、左眼开合距离、右眼开合距离、嘴巴上下开合距离和嘴巴左右开合距离;基于所述多组动作特征,确定所述多组动作特征包括的每个动作特征的最大值、最小值、方差、平均数和中位数,得到所述样本用户在驾驶汽车过程中的动作特征;基于所述多帧第一语音数据,确定所述样本用户在驾驶汽车过程中的多组声音特征,每组声音特征包括音高、音强、共振峰、有效语音长度、语速和停顿次数;基于所述多组声音特征,确定所述多组声音特征包括的每个声音特征的最大值、最小值、方差、平均数和中位数,得到所述样本用户在驾驶汽车过程中的声音特征;获取所述样本用户在最近预设时长内驾驶汽车的第一驾驶数据和所述汽车的第一车辆数据以及最近预设公里数内的第二驾驶数据和所述车辆的第二车辆数据;基于所述第一驾驶数据、所述第一车辆数据、所述第二驾驶数据和所述第二车辆数据,确定所述样本用户对应的变量特征;基于所述人格特征、所述动作特征、所述声音特征和所述变量特征,生成样本数据,所述样本数据的标签为所述人格特征,所述样本数据的特征包括所述动作特征、所述声音特征和所述变量特征;基于所述样本数据,通过机器学习算法训练人格特征识别模型,所述人格特征识别模型用于识别用户的人格特征。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 奇瑞汽车股份有限公司 人格特征的识别方法、装置、设备、存储介质及产品
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