[發(fā)明專利]基于情感的OCC-PAD-OCEAN聯邦認知建模方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110523544.6 | 申請日： | 2021-05-13 |
| 公開（公告）號： | CN113420591B | 公開（公告）日： | 2023-08-22 |
| 發(fā)明（設計）人： | 劉峰;張嘉淏;王晗陽;沈思源;賈迅;胡靜怡;周愛民;齊佳音;李志斌 | 申請（專利權）人： | 華東師范大學 |
| 主分類號： | G06V40/16 | 分類號： | G06V40/16;G06V10/25;G06V10/774;G06V10/77;G06V10/80;G06N20/00 |
| 代理公司： | 無錫市匯誠永信專利代理事務所(普通合伙) 32260 | 代理人： | 朱曉林 |
| 地址： | 200241 上*** | 國省代碼： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 情感 occ pad ocean 聯邦 認知 建模 方法 | ||
1.基于情感的OCC-PAD-OCEAN聯邦認知建模方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：
S1構建VGG-FACS-OCC模型，設FACS-AU強度向量為f，取值范圍設定為[0,1]，將FACS-OCC的轉換標記為函數F2O(f)；
設定VGG模型的優(yōu)化目標為：
L(VGG(I),F2O(f))＝CrossEntropy(VGG(I),F2O(f))
交叉熵損失函數設置為：
通過批量梯度下降方式對VGG模型以CK+數據集進行訓練，最小化目標函數L；
將被試視頻按時間切分為若干圖片幀Imaget，按固定頻次對圖片幀Imaget進行抽樣得到若干抽樣幀Ii，(i＝1,2,3，…,n)；
利用MTCNN人臉識別算法對抽樣幀Ii進行人臉目標檢測，得到目標框集合B＝{b1，b2，…bm}，其中，bi＝(xi，yi，hi，wi，pi)，xi表示目標框的左上角橫坐標，yi表示目標框的左上角縱坐標，hi表示目標框的高度，wi表示目標框的寬度，pi表示目標框的置信度；
確定高度閾值ht、寬度閾值wt和置信度閾值pt；對于任意bi∈B，保留B′＝{hiht且wiwt且
S123從B′中獲取置信度pi最高的目標框b*，根據b*對Ii進行裁剪，并將裁剪后的Ii調整為特定大小得到Pre(Ii)；
基于VGG的隱層進行FACS特征提取，將預處理后的抽樣幀Ii映射到OCC情感空間，得到情感空間向量Ei，情感空間向量Ei＝VGG(Pre(Ii))；
S2計算心情空間向量Mi＝K×Ei，其中K為OCC情感空間與PAD心情空間的參數量化映射關系的轉換矩陣；
將心情空間與人格空間的映射關系連續(xù)化，得到Mi＝K×E′i；
計算平均心情空間向量
S3將平均心情空間向量映射到OCEAN人格空間，通過心情空間向量得到人格空間向量；人格空間向量Pe＝Z×Mv，其中Z為PAD心情空間到OCEAN人格空間的轉換矩陣。
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