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申请/专利权人：东北大学
摘要：本发明提供一种基于面部表情交互的人际关系行为模式识别方法，首先从给定的视频序列中分离出特定的表情交互序列，并利用动态时间规整算法计算每一表情交互序列的共情度量值，用来构建样本集，然后采用长短期记忆网络模型对采集的双人交互数据进行训练，通过输入表情交互序列，判断双方当前的具体人际关系行为模式，本发明采用长短期记忆网络模型作为训练模型，同时引入共情这一概念，提出对其进行量化的方法，将其量化值融入到模型中，进一步提高了模型的识别准确率。
主权项：1.一种基于面部表情交互的人际关系行为模式识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：采集n段双人表情交互视频片段，构建长短期记忆神经网络模型的样本集，包括：步骤1.2：确定每段视频片段的表情交互序列；步骤1.3：利用动态时间规整算法计算每一表情交互序列的共情度量值；步骤1.4：确定每段视频对应的人际关系行为模式，并标记为不同的标签；步骤1.5：将同一段视频片段对应的表情交互序列、共情度量值、人际关系行为模式对应的标签作为一组样本数据；步骤1.6：统计n段视频片段对应的n组样本数据，构成样本集；步骤2：采用十折交叉验证技术将样本集划分为训练集和测试集两部分；步骤3：设置长短期记忆神经网络层的超参数，并构建长短期记忆神经网络模型，所述长短期记忆神经网络模型包括输入层、长短期记忆神经网络层、全连接层、输出层，所述超参数包括长短期记忆神经网络层的单元数目及层数、学习率、学习次数、批量大小；步骤4：利用训练集训练长短期记忆神经网络模型，得到训练后的模型；步骤5：利用测试集验证训练后的模型的准确率，将准确率最高的模型作为最优模型；步骤6：利用最优模型对待识别的双人表情交互视频片段进行人际关系行为模式的识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 基于面部表情交互的人际关系行为模式识别方法
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