【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数据处理，具体的说是一种基于行为特征识别的情感智能辨识分析系统及方法。
技术介绍
1、近年来，随着深度学习、大数据和人工智能技术的快速发展，基于行为特征识别的情感智能辨识取得了显著的进展。例如，研究人员通过融合多模态数据(如面部表情、语音等)，结合深度学习模型，实现了较高的情感识别准确率。此外，为了提高识别的实时性和实用性，研究人员还致力于研究轻量级的情感识别方法和硬件设备。
2、例如在授权公告号为cn108052982b的中国专利中公开一种基于贴图表情的情感检测方法以及系统，方法包括：采集带有贴图表情的文本数据；对所采集来的数据进行预处理，转换为词向量数据集；将数据预处理单元生成的数据集输入一个已经训练好的网络模型，该网络模型输出相应的情感检测结果。本专利技术可以实现对用户评论等的情感检测；进一步地，结合了多重神经网络跟注意力机制，从而提高了对于各种情绪相关的贴图表情的辨识度；通过迭代器的方式来训练模型从而节省了内存；通过迁移学习,并且逐步解冻可以训练的参数,尽可能降低了迁移学习之后过拟合的风险,充分保留了预
【技术保护点】
1.一种基于行为特征识别的情感智能辨识分析方法，其特征在于，其包括以下具体步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于行为特征识别的情感智能辨识分析方法，其特征在于，所述S1包括以下具体步骤：
3.如权利要求2所述的一种基于行为特征识别的情感智能辨识分析方法，其特征在于，所述S2的具体步骤如下：
4.如权利要求3所述的一种基于行为特征识别的情感智能辨识分析方法，其特征在于，所述S3的具体步骤如下：
5.如权利要求4所述的一种基于行为特征识别的情感智能辨识分析方法，其特征在于，所述S4包括以下具体内容：
6.如权利要...
【技术特征摘要】
1.一种基于行为特征识别的情感智能辨识分析方法，其特征在于，其包括以下具体步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于行为特征识别的情感智能辨识分析方法，其特征在于，所述s1包括以下具体步骤：
3.如权利要求2所述的一种基于行为特征识别的情感智能辨识分析方法，其特征在于，所述s2的具体步骤如下：
4.如权利要求3所述的一种基于行为特征识别的情感智能辨识分析方法，其特征在于，所述s3的具体步骤如下：
5.如权利要求4所述的一种基于行为特征识别的情感智能辨识分析方法，其特征在于，所述s4包括以下具体内容：
6.如权利要求5所述的一种基于行为特征识别的情感智能辨识分析方法，其特征在于，所述s5包括以下具体内容：
7.一种基于行为特征识别的情感智能辨识分析系统，其基于如权利要求1-6任一项的所述一种基于行为特征识别的情感智能辨识分析方法实现，其特征在于，其具体包括：数据获取模块、肢体判断预测模型构建模块、表情判断预测模型构建模块、情感分析网络构建模块、情感分析模块、情感辨识模块和...
【专利技术属性】
技术研发人员：石超，
申请(专利权)人：重庆满四山科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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