摘要
本发明提供一种基于多上下文感知的情绪分析方法及装置,获取目标图像,并展示目标图像;响应于用户对目标图像的标注操作,在目标图像中框选出待情绪分析的目标人物;将目标图像输入到预先训练的情绪分析模型,使得情绪分析模型对目标图像进行上下文提取处理得到多种上下文,对各种上下文进行融合处理得到融合特征,并基于融合特征输出目标人物的情绪分类。在本方案中,除了利用目标人物的本身特征,还从视觉层面进行更广泛的分析,得到多种与目标人物关联的上下文,利用预先训练的情绪识别模型融合多种上下文得到融合特征,并基于融合特征输出的情绪分类,以实现提高情绪分析的准确性的目的。
技术关键词
人物特征
融合特征
图像
场景上下文
情绪分析方法
面部表情特征
残差网络
上下文特征
节点特征
手势特征
步态特征
情绪分析装置
加权特征
语义向量
情绪识别模型
多头注意力机制
交互网络
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融合方法
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