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公开(公告)号：CN109697413B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201811526907.6
申请日：2018-12-13
申请人： 合肥工业大学
摘要： 本发明提供一种基于头部姿态的人格分析方法、系统和存储介质，涉及人格分析技术领域。该方法包括：获取多段待分析用户视频；从每段待分析用户视频中获取头部姿态数据，并将该头部姿态数据作为第一头部姿态数据；计算第一头部姿态数据的统计特征，对第一头部姿态数据进行降维，得到第二头部姿态数据；将每段情感刺激视频对应的第二头部姿态数据和统计特征输入情感预测模型中，得到待分析用户在观看该情感刺激视频过程中的情感数据；将待分析用户在观看各段情感刺激视频过程中的情感数据均输入人格预测模型中，得到待分析用户的人格数据。本发明避免穿戴接触式设备给用户带来的心理干扰，提高人格分析的准确性。
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公开(公告)号：CN111986687A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010577720.X
申请日：2020-06-23
申请人： 合肥工业大学
摘要： 本发明涉及一种交互式解码的双语情感对话生成系统。本发明采用多语种信息互补，可以生成高质量的情感回复。以往的情感对话生成模型都是使用单语料进行训练和测试，本发明使用双语料(中文和英文)来训练和测试模型，在生成情感回复的过程中，中文解码器和英文解码器通过内部、外部交互机制进行信息的互补。其中，内部交互借助语言之间冗余信息的辅助作用，挖掘不同语种回答之间的动态上下文信息，利用更充足的信息生成回复，从而降低困惑度，提高回答内容的质量，生成高质量的情感回复；外部交互在充分考虑另一解码器的上下文信息后，通过类型选择器来选择生成情感单词或者普通单词，平衡了回复的语法合理性和情感自然性。
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公开(公告)号：CN111950449A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010803868.0
申请日：2020-08-11
申请人： 合肥工业大学
摘要： 本发明提供一种基于走路姿态的情绪识别方法，涉及情绪识别技术领域。本发明实施例首先得到待检测者的走姿视频，然后得到所述待检测者的肢体关键节点位置，进而得到肢体关键节点数组，最后将肢体关键节点数组输入预先训练的情绪识别模型中，得到待检测者的情绪类别。本发明实施例的有益效果包括：通过获取待检测者的走路姿态进行情绪识别，而走路姿态信息不仅易于获取，而且相对直接获取待检测者的面部信息要求更少，由此更方便快捷的展开针对待检测者的情绪识别工作。
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公开(公告)号：CN111814747A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010803198.2
申请日：2020-08-11
申请人： 合肥工业大学
摘要： 本发明提供一种基于图像认知的智能导盲方法和系统，涉及智能导盲技术领域。本发明提供的智能导盲方法首先预处理实时图片，并将预处理后的实时图片输入到预训练的交通灯识别模型中，识别并框选出所述预处理后的实时图片中的交通灯部分；然后将所述交通灯部分由RGB格式转换为HSV格式，并获取所述交通灯部分的HSV数值，判断所述HSV数值是否位于提前设定的红色交通灯的第一HSV阈值或绿色交通灯的第二HSV阈值的范围内，完成对交通灯部分颜色的识别；最后将对交通灯部分颜色的识别信息通过语音播报的形式传递给盲人。这弥补了现有智能导盲系统对交通灯识别功能的稳定性不足的缺陷，更加方便盲人的出行。
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公开(公告)号：CN109697413A
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201811526907.6
申请日：2018-12-13
申请人： 合肥工业大学
摘要： 本发明提供一种基于头部姿态的人格分析方法、系统和存储介质，涉及人格分析技术领域。该方法包括：获取多段待分析用户视频；从每段待分析用户视频中获取头部姿态数据，并将该头部姿态数据作为第一头部姿态数据；计算第一头部姿态数据的统计特征，对第一头部姿态数据进行降维，得到第二头部姿态数据；将每段情感刺激视频对应的第二头部姿态数据和统计特征输入情感预测模型中，得到待分析用户在观看该情感刺激视频过程中的情感数据；将待分析用户在观看各段情感刺激视频过程中的情感数据均输入人格预测模型中，得到待分析用户的人格数据。本发明避免穿戴接触式设备给用户带来的心理干扰，提高人格分析的准确性。
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公开(公告)号：CN108460111A
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201810130189.4
申请日：2018-02-08
申请人： 合肥工业大学
摘要： 本发明提供了一种基于对话的个人性格建模与生成方法及装置。该方法包括：获取指定用户的多条会话数据；基于所述指定用户的参考情感转移序列和所述多条会话数据确定所述指定用户的多个实际情感转移序列；基于所述指定用户的实际情感转移序列，根据所述指定用户的会话输入持续调整会话的答复，以刺激所述指定用户的情感向预期情感调整。本实施例中获取指定用户的实际情感转移序列，然后在会话过程中调整会话的答复，从而刺激该指定用户的情感朝着预期情感调整，从而提升用户的使用体验。并且，本实施例中可以根据用户的情感指导对话，提高会话的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN108256016A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810015610.7
申请日：2018-01-08
申请人： 合肥工业大学
摘要： 本发明提供了一种基于个人微博的个人异常情绪检测方法及装置。该方法包括：获取预设时间段内指定用户的第一预设数量条微博文本数据；利用支持向量机对第一预设数量条微博文本数据进行情感识别并标注，得到第二预设数量种情感；按照预设时间单位对第二预设数量种情感的微博文本数据进行情感分布统计，得到指定用户的多维数据集；采用多元正态分布对预设时间段的多维数据集进行拟合，得到对应情感的正态分布曲线；计算多维数据集的联合概率密度值；基于正态分布曲线和/或联合概率密度值确定指定用户的异常情绪。可见，本发明通过获取正态分布曲线和联合概率密度值可以定性和定量分析指定用户的异常情绪，能够提高检测的准确性的可靠性。
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公开(公告)号：CN108197276A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201810016607.7
申请日：2018-01-08
申请人： 合肥工业大学
摘要： 本发明提供了一种基于会话的公众情感转移分布建模方法及装置。该方法包括：获取社交媒体中第一预设数量条会话数据；利用支持向量机SVM对所述第一预设数量条会话数据进行情感识别，得到第二预设数量种情感；分别标记所述第二预设数量种情感的会话数据；基于情感转移分布张量，对所述第一预设数量条会话数据进行概率统计，得到情感转移概率表；根据预设采样算法对情感转移概率分布进行采样，得到用户的情感转移采样序列。可见，本实施例提高系统的可维护性，更适应于机器学习，以及可以根据用户的情感指导对话，提高会话的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN107895027A
公开(公告)日：2018-04-10
申请号：CN201711145598.3
申请日：2017-11-17
申请人： 合肥工业大学
CPC分类号： G06F17/30705 , G06F17/2785 , G06F17/2795 , G06F17/30734 , G06K9/6223
摘要： 本发明涉及一种个性情感知识图谱建立方法及装置、计算机设备以及计算机可读存储介质，该方法中首先从该个人的文本对话和/或个人所做的本文调查问卷中抽取情感对象词汇以及情感词汇，再基于预设的基准情感词汇，将抽取的情感词汇进行归类，确定其情感倾向，最后构建个人、情感对象词汇以及情感倾向的三元组结构，并将该三元组结构作为该个人的个性情感知识图谱。从而能够根据该个人大量的语料构建更为完整跟为准确的情感知识图谱，为各个情感知识图谱的应用场景提供更为有价值的参考。
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公开(公告)号：CN107894837A
公开(公告)日：2018-04-10
申请号：CN201711213357.8
申请日：2017-11-28
申请人： 合肥工业大学
CPC分类号： G06F3/015 , G06K9/00516 , G06K9/00523 , G06K9/00536 , G06K9/6269
摘要： 本发明实施例提供了一种动态情感分析模型样本处理方法及装置、计算机设备以及计算机可读存储介质，该方法中在被测对象观看视频的过程中采集了被测对象的脉搏信号以及皮肤电阻信号，接着对脉搏信号以及皮肤电阻信号进行预处理获取对应的功率谱值、近似熵值以及模态能量商值，最后将功率谱值、近似熵值以及模态能量商值作为动态情感分析模型的样本输入到支持向量机中进行分类。从而相比于现有的模型建立方法，本发明实施例提供的方法用于进行建模的更为多元化，且对建模样本进行了有效的预处理，能够有效提升建立的模型的准确性，提高模型识别人类情感的准确率。
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