基于多模态感知数据的情绪识别方法及系统

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基于多模态感知数据的情绪识别方法及系统
申请号:CN202411893706
申请日期:2024-12-20
公开号:CN119337329B
公开日期:2025-03-14
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于多模态感知数据的情绪识别方法及系统,涉及虚拟现实技术领域,通过VR互动情绪感知模型对多模态VR感知数据进行精细处理,有效提取并简化了概要与细节情感表达矢量,显著降低了数据处理的复杂性同时保留了关键情感信息。利用预先学习的概要与细节引导情感表达矢量,并结合特征自聚焦策略,本发明能够精准地输出融合自聚焦特征的表达矢量,提高了情感识别的针对性与准确性。此外,通过特征交互聚焦策略,本发明进一步挖掘了自聚焦表达矢量与概要、细节情感表达矢量集合之间的深层关联,从而更全面地预测了VR互动中的用户情绪感知结果。由此,本发明显著提升了多模态情境下情绪识别的效率与精确度。
技术关键词
情绪识别方法 多模态 情感特征 数据 解析单元 情绪识别系统 策略 语义 模块 模板 动作捕捉设备 面部表情识别 心率监测器 规模 虚拟现实技术 互动场景 节点 存储器 误差
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