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申请/专利权人：北京长河数智科技有限责任公司;长河信息股份有限公司
申请日：2024-03-19
公开（公告）日：2024-04-26
公开（公告）号：CN117935339A
主分类号：G06V40/16
分类号：G06V40/16;G06N3/044;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/082;G06N5/022;G06V10/77;G06V10/80;G06V10/82
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.04.26#公开
摘要：本申请公开了一种基于多模态融合的微表情识别方法，涉及微表情识别技术领域，包括：采集多模态数据，多模态数据包含用户数据和环境数据，用户数据包含微表情和生理参数；环境数据包含光照和温湿度，微表情指面部精细表情特征；提取微表情的表征向量，表征向量表示微表情图像或视频序列的语义特征；根据微表情的表征向量与不同情感类别的对应关系，构建微表情知识图谱；采用实体对齐算法，在同一特征空间内，利用语义约束将微表情知识图谱和生理参数进行特征对齐，构建多模态知识图谱；基于多模态知识图谱和环境数据，构建微表情识别模型，输出表示微表情识别结果。针对现有技术中微表情识别精度低的问题，本申请提高微表情识别的精确度。
主权项：1.一种基于多模态融合的微表情识别方法，包括：采集多模态数据，多模态数据包含用户数据和环境数据，用户数据包含微表情和生理参数；环境数据包含光照和温湿度，微表情指面部精细表情特征；提取微表情的表征向量，表征向量表示微表情图像或视频序列的语义特征；根据微表情的表征向量与不同情感类别的对应关系，构建微表情知识图谱；采用实体对齐算法，在同一特征空间内，利用语义约束将微表情知识图谱和生理参数进行特征对齐，构建多模态知识图谱；基于多模态知识图谱和环境数据，构建微表情识别模型，输出表示微表情识别结果的情感分析向量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京长河数智科技有限责任公司;长河信息股份有限公司 一种基于多模态融合的微表情识别方法
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