[發(fā)明專利]一種基于情緒狀態(tài)及情緒變化的人格評估方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910506596.5
• 申請日: 2019-06-12
• 公開（公告）號: CN110321440A
• 公開（公告）日: 2019-10-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 包能勝;方海濤
• 申請（專利權(quán)）人: 汕頭大學(xué)
• 主分類號: G06F16/41
• 分類號: G06F16/41;G06F16/48;G06F16/483;G06F17/27;G06K9/00;G10L25/63
• 代理公司: 廣州三環(huán)專利商標(biāo)代理有限公司 44202
• 代理人: 張澤思

1.一種基于情緒狀態(tài)及情緒變化的人格評估方法，其特征在于，所述方法包括：

采集受測者當(dāng)前演講或匯報(bào)時(shí)的視頻；

對所述視頻進(jìn)行預(yù)處理，獲得預(yù)處理后的視頻數(shù)據(jù)、語音數(shù)據(jù)和語義數(shù)據(jù)；

調(diào)用訓(xùn)練好的情緒識別模型E-R-Model測試所述預(yù)處理后的視頻數(shù)據(jù)、語音數(shù)據(jù)和語義數(shù)據(jù)，獲得受測者的情緒類型及沿時(shí)間的分布結(jié)果；

調(diào)用人格識別模型P-R-Model對所述受測者的情緒類型及沿時(shí)間的分布結(jié)果進(jìn)行分析，獲得受測者的人格結(jié)果。

2.如權(quán)利要求1所述的基于情緒狀態(tài)及情緒變化的人格評估方法，其特征在于，所述方法還包括：

使用交互式情緒二元運(yùn)動捕捉數(shù)據(jù)庫建立情緒識別模型。

3.如權(quán)利要求2所述的基于情緒狀態(tài)及情緒變化的人格評估方法，其特征在于，所述使用交互式情緒二元運(yùn)動捕捉數(shù)據(jù)庫建立情緒識別模型的步驟，包括：

建立視頻、語音、語義三維的情緒識別深度學(xué)習(xí)模型；

使用交互式情緒二元運(yùn)動捕捉數(shù)據(jù)庫訓(xùn)練所述情緒識別深度學(xué)習(xí)模型，獲得所述情緒識別模型。

4.如權(quán)利要求3所述的基于情緒狀態(tài)及情緒變化的人格評估方法，其特征在于，所述建立視頻、語音、語義三維的情緒識別深度學(xué)習(xí)模型的步驟，包括：

對視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲得視頻數(shù)據(jù)的特征向量；

對語音數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲得語音數(shù)據(jù)的特征向量；

對語義數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲得語義數(shù)據(jù)的特征向量；

根據(jù)所述視頻數(shù)據(jù)的特征向量、語音數(shù)據(jù)的特征向量、語義數(shù)據(jù)的特征向量建立情緒識別的深度學(xué)習(xí)模型。

5.如權(quán)利要求1所述的基于情緒狀態(tài)及情緒變化的人格評估方法，其特征在于，所述方法還包括：

根據(jù)帶人格標(biāo)簽的受測者演講或者匯報(bào)時(shí)的情緒類型及沿時(shí)間的分布結(jié)果建立人格數(shù)據(jù)庫；

使用人格數(shù)據(jù)庫構(gòu)建以情緒類型及情緒變化為輸入、以人格類型為輸出的人格識別模型P-R-Model。

6.一種基于情緒狀態(tài)及情緒變化的人格評估系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：

采集模塊，用于采集受測者當(dāng)前演講或匯報(bào)時(shí)的視頻；

預(yù)處理模塊，用于對所述視頻進(jìn)行預(yù)處理，獲得預(yù)處理后的視頻數(shù)據(jù)、語音數(shù)據(jù)和語義數(shù)據(jù)；

情緒調(diào)用模塊，用于調(diào)用訓(xùn)練好的情緒識別模型E-R-Model測試所述預(yù)處理后的視頻數(shù)據(jù)、語音數(shù)據(jù)和語義數(shù)據(jù)，獲得受測者的情緒類型及沿時(shí)間的分布結(jié)果；

人格調(diào)用模塊，用于調(diào)用人格識別模型P-R-Model對所述受測者的情緒類型及沿時(shí)間的分布結(jié)果進(jìn)行分析，獲得受測者的人格結(jié)果。

7.如權(quán)利要求6所述的基于情緒狀態(tài)及情緒變化的人格評估系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)還包括：

情緒識別模型建立模塊，用于使用交互式情緒二元運(yùn)動捕捉數(shù)據(jù)庫建立情緒識別模型。

8.如權(quán)利要求7所述的基于情緒狀態(tài)及情緒變化的人格評估系統(tǒng)，其特征在于，所述情緒識別模型建立模塊包括：

建立單元，用于建立視頻、語音、語義三維的情緒識別深度學(xué)習(xí)模型；

訓(xùn)練單元，用于使用交互式情緒二元運(yùn)動捕捉數(shù)據(jù)庫訓(xùn)練所述情緒識別深度學(xué)習(xí)模型，獲得所述情緒識別模型。

9.如權(quán)利要求8所述的基于情緒狀態(tài)及情緒變化的人格評估系統(tǒng)，其特征在于，所述建立單元包括：

預(yù)處理子單元，用于對視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲得視頻數(shù)據(jù)的特征向量，對語音數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲得語音數(shù)據(jù)的特征向量，對語義數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲得語義數(shù)據(jù)的特征向量；

建立子單元，用于根據(jù)所述視頻數(shù)據(jù)的特征向量、語音數(shù)據(jù)的特征向量、語義數(shù)據(jù)的特征向量建立情緒識別的深度學(xué)習(xí)模型。

10.如權(quán)利要求6所述的基于情緒狀態(tài)及情緒變化的人格評估系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)還包括：

人格識別模型建立模塊，用于根據(jù)帶人格標(biāo)簽的受測者演講或者匯報(bào)時(shí)的情緒類型及沿時(shí)間的分布結(jié)果建立人格數(shù)據(jù)庫；使用人格數(shù)據(jù)庫構(gòu)建以情緒類型及情緒變化為輸入、以人格類型為輸出的人格識別模型P-R-Model。