[發明專利]人物性格分析方法、裝置及存儲介質

在審

• 申請號: 201711061173.4
• 申請日: 2017-11-02
• 公開（公告）號: CN108021864A
• 公開（公告）日: 2018-05-11
• 發明（設計）人: 陳林
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/06
• 代理公司: 深圳市沃德知識產權代理事務所(普通合伙) 44347
• 代理人: 于志光;郭夢霞

1.一種人物性格分析方法，其特征在于，該方法包括：

樣本準備步驟：收集不同性格類型人物預定時長的面部視頻作為樣本，為每個樣本標注一個性格類型；

樣本特征提取步驟：提取每個樣本的圖像特征和音頻特征，組合得到每個樣本的視頻特征；

網絡構建步驟：構建以Softmax分類器為輸出層的神經網絡；

網絡訓練步驟：定義Softmax損失函數，以各樣本的性格標注及視頻特征為樣本數據，對所述神經網絡進行訓練，輸出各樣本對應每種性格類型的概率值，每次訓練更新該神經網絡的訓練參數，以使所述Softmax損失函數最小化的訓練參數作為最終參數，得到人物性格分析模型；及

模型應用步驟：采集待分析對象預定時長的面部視頻，利用所述人物性格分析模型分析該待分析對象的該面部視頻，得到該待分析對象對應每種性格類型的概率值，取概率值最大的性格類型作為該待分析對象的性格類型。

2.如權利要求1所述的人物性格分析方法，其特征在于，所述樣本特征提取步驟包括：

對每個樣本進行解碼和預處理，得到每個樣本的音頻部分和視頻幀；

對每個樣本的視頻幀進行特征提取，得到每個樣本的圖像特征；及

對每個樣本的音頻部分進行特征提取，得到每個樣本的音頻特征。

3.如權利要求1所述的人物性格分析方法，其特征在于，所述網絡構建步驟包括：

根據所述樣本的序列長度及視頻特征維度設置所述神經網絡的層數及每層網絡的神經元個數；及

根據所述性格類型的數量設置所述Softmax分類器的神經元個數。

4.如權利要求1所述的人物性格分析方法，其特征在于，所述Softmax損失函數公式如下：

L ( θ ) = - 1 n Σ j = 1 n ( y j l o g ( h θ ( X j ) ) + ( 1 - y j ) l o g ( 1 - h θ ( X j ) ) ) ]]>

其中，θ為所述神經網絡的訓練參數，Xj表示第j個樣本，yj表示第j個樣本對應的性格類型的概率。