公开(公告)号：CN116649980B

公开(公告)日：2024-03-26

申请号：CN202310663752.5

申请日：2023-06-06

申请人： 四川大学

发明人： 伍胡宇

IPC分类号： A61B5/16 ,  A61B5/0205 ,  A61B5/00 ,  A61B5/1171 ,  G06V40/16

摘要： 本发明属于人工智能技术领域，具体公开了基于人工智能的情绪监测方法、系统、设备及存储介质，通过获取目标对象的心率监测信息、语音监测信息以及图像监测信息，来利用心率监测信息确定心率参数，利用语音监测信息进行语音情绪识别，得到第一情绪识别结果，利用图像监测信息进行面部情绪识别，得到第二情绪识别结果，然后融合心率参数、第一情绪识别结果和第二情绪识别结果来确定目标对象的情绪分类及情绪评价得分，最后根据目标对象的情绪分类及情绪评价得分生成对应的情绪监测信息推送至对象终端。本发明可以利用人工智能技术融合多方面因素来高效、全面、准确地判定目标对象的情绪状况，生成情绪监测信息，实现对目标对象的细化情绪监测。

公开(公告)号：CN116649980A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310663752.5

申请日：2023-06-06

申请人： 四川大学

发明人： 伍胡宇

IPC分类号： A61B5/16 ,  A61B5/0205 ,  A61B5/00 ,  A61B5/1171 ,  G06V40/16

摘要： 本发明属于人工智能技术领域，具体公开了基于人工智能的情绪监测方法、系统、设备及存储介质，通过获取目标对象的心率监测信息、语音监测信息以及图像监测信息，来利用心率监测信息确定心率参数，利用语音监测信息进行语音情绪识别，得到第一情绪识别结果，利用图像监测信息进行面部情绪识别，得到第二情绪识别结果，然后融合心率参数、第一情绪识别结果和第二情绪识别结果来确定目标对象的情绪分类及情绪评价得分，最后根据目标对象的情绪分类及情绪评价得分生成对应的情绪监测信息推送至对象终端。本发明可以利用人工智能技术融合多方面因素来高效、全面、准确地判定目标对象的情绪状况，生成情绪监测信息，实现对目标对象的细化情绪监测。

公开(公告)号：CN118228259A

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202410448365.4

申请日：2024-04-15

申请人： 四川大学

发明人： 王鹏 ,  伍胡宇

IPC分类号： G06F21/56 ,  G06F18/241 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明属于计算机信息安全技术领域，其目的在于提供一种恶意软件分类方法、系统、设备及程序产品。本发明首次采用恶意软件的二进制灰度图像对应的图像特征和软件运行时API调用序列对应的API序列特征两种数据模态作为恶意软件分类的基础数据，并通过对所述图像特征和所述API序列特征进行浅层融合处理与深层融合处理的方式，得到浅层融合后多模态特征和深度融合后多模态特征，最后根据所述浅层融合后多模态特征和所述深度融合后多模态特征，采用原型网络模型得到所述待分类恶意软件的分类类别。本发明通过采用原型网络实现小样本环境下对未知恶意软件的快速分类，可以充分挖掘有限样本中的信息，提高对未知恶意软件进行分类的准确性。