联合微表情多输入信息的深度神经网络多源数据融合方法
基本信息
| 申请号 | CN201810992216.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN109190550A | 公开（公告）日 | 2019-01-11 |
| 申请公布号 | CN109190550A | 申请公布日 | 2019-01-11 |
| 分类号 | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 关庆阳;童心;毕连城;靳跃;苏展锋;周国林;鞠明刚 | 申请（专利权）人 | 沈阳康泰电子科技股份有限公司 |
| 代理机构 | 沈阳优普达知识产权代理事务所（特殊普通合伙） | 代理人 | 沈阳康泰电子科技股份有限公司 |
| 地址 | 110000 辽宁省沈阳市浑南区上深沟村861-7号(151) | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开一种联合微表情多输入信息的深度神经网络多源数据融合方法，采用联合微表情及多输入信息的深度神经网络学习架构，针对情感计算的前端多源数据，首先通过非监督贪婪逐层训练方法，重构生成特定的情感分析模型的特征权值，通过它将值传递到隐层。以重构原始的输入数据；通过双向数据层与隐层的多次迭代，以获得情感特征真实表达。并且通过顶层的数据特征向量融合，形成高精度的异构多维数据的融合目标信息。本发明提出基于SAE架构的稀疏编码，通过自下而上的稀疏编码理论对高维生理特征向量进行降维，使得较少超完备生理特征数据基向量就可以精确的代表原来的高维特征。 |
