一种基于视频-音频多模态深度学习的多人跳绳分析方法.pdf

基于深度学习的多模态情感分析方法研究.docx 基于深度学习的多模态情感分析方法研究一、引言随着互联网的飞速发展，社交媒体和多媒体平台的普及，人们越来越倾向于通过音频、视频、文本等多种形式进行信息交流和情感表达。因此，多模态情感分析成为了情感计算领域的重要研究方向。传统的情感分析方法往往只关注文本信息，而忽略了其他模态的信息。为了更全面地理解用户的情感状态，本文提出了一种基于深度学习的多模态情感分析方法。二、多模态情感分析背景与意义 多模态情感分析是指通过融合文本、音频、视频等多种模态的信息来进行情感分析的方法。在现实生活中，人们常常通过多种方式来表达自己的情感，如语言、表情、肢体动作等。因此，多模态情感分析能够更全面地理解用户的情感

2025-04-27 约4.73千字 10页立即下载

一种基于视频深度信息的多模态视频语言学习方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116469031 A (43)申请公布日 2023.07.21 (21)申请号 202310339680.9 G06V 10/82 (2022.01)

2023-07-19 约1.88万字 17页立即下载

基于深度学习的视频内容分析方法研究 .pdf 基于深度学习的视频内容分析方法研究一、引言 深度学习作为一种重要的机器学习技术，在近几年来得到了广泛的研究和应用。它不仅可以处理传统的图像、语音等数据，还可以有效地处理视频数据。视频内容分析作为一项重要的任务之一，已经成为人工智能研究领域的热点之一。在本文中，我们将重点研究基于深度学习的视频内容分析方法。二、相关技术简介 1.深度学习 深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习技术。其主要思想是通过构建多层的神经网络，逐步抽象输入数据的特征，并使用这些特征进行分类或回归等任务。深度学习在图像、语音等领域上取得了许多成功，其在视觉识别任务上的应用尤为突出。基于深度学习的视觉识别

2024-12-08 约1.38千字 3页立即下载

基于深度学习的多模态人格特质分析方法研究.docx 基于深度学习的多模态人格特质分析方法研究一、引言在心理学与人工智能交叉领域的研究中，如何基于多模态信息来分析和解释个体的心理状态与人格特质成为了研究热点。本文将重点介绍基于深度学习的多模态人格特质分析方法的研究。该研究结合了心理学理论、机器学习技术以及人工智能的先进算法，通过多模态数据的融合与分析，为心理评估与诊断提供新的视角和工具。二、研究背景与意义随着互联网技术的普及和社交媒体的广泛使用，大量的多模态数据（如文本、语音、图像和视频等）不断积累。这些数据提供了丰富的信息，可用于研究和分析个体的性格、情绪和动机等心理特质。因此，基于深度学习的多模态人格特质分析方法具有重要的研究意义和实

2025-04-10 约4.73千字 9页立即下载

一种基于贝叶斯深度学习的图像分析方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114463268 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202111644346.1 G06V 10/82 (2022.01)

2023-05-06 约1.25万字 13页立即下载

基于多任务多模态融合学习的情感分析方法.pdf 摘要随着社交媒体技术的不断发展，人们以文字、图片以及音频多模态方式便捷地发表和分享自己的观点、情感和态度，而这些不同的模态数据在同一时间段，往往情感的表达是相互补充的。如何全面、准确地获取这些模态中的情感信息，需要多模态情感分析技术的支持。多模态情感分析旨在预测蕴含在文本、图片和音频等多模态数据中的情感倾向或得分。单一模态数据的情感分析往往受到情感数据不全和信息不足的局限，无法全面捕捉和理解情感的全部内容。因此，本文利用文本、语音和图像等多种模态情感数据，结合多模态情感分析任务的特点，从模态特征融合和内容一致性融合的角度，研究基于多任务多模态融合学习的情感分析方法，可以让机器充

2025-03-19 约10.21万字 62页立即下载

基于多任务多模态融合学习的情感分析方法.docx 基于多任务多模态融合学习的情感分析方法 一、引言情感分析是自然语言处理领域中一项重要的任务，旨在从文本、语音、图像等不同模态的数据中提取情感信息。随着人工智能技术的发展，多任务学习和多模态融合学习在情感分析中得到了广泛应用。本文提出了一种基于多任务多模态融合学习的情感分析方法，通过融合多种模态的信息，提高了情感分析的准确性和鲁棒性。二、相关研究背景在情感分析领域，传统的方法主要基于文本信息进行情感分析。然而，文本信息往往不足以表达人们的真实情感，因此，多模态情感分析方法逐渐成为研究热点。多模态情感分析方法可以融合文本、语音、图像等多种模态的信息，提高情感分析的准确性。此外，多任务学习在情

2025-02-16 约4.13千字 9页立即下载

2023-06-16 约1.27万字 12页立即下载

一种基于多模态表示学习的视频情绪识别方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114550057 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210175993.0 (22)申请日 2022.02.24 (71)申请人重庆邮电大学地址 400065

2023-05-09 约1.14万字 9页立即下载

一种基于深度学习的注视点分析装置及分析方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114821689 A (43)申请公布日 2022.07.29 (21)申请号 202110117261.1 (22)申请日 2021.01.28 (71)申请人亘冠智能技术（杭州）有限公司地址

2023-05-15 约7.28千字 8页立即下载

基于模态翻译的多模态情感分析方法研究.docx 基于模态翻译的多模态情感分析方法研究一、引言情感分析是自然语言处理领域的一个重要分支，旨在通过分析文本、语音、图像等多模态信息，来理解和推断情感倾向。随着互联网技术的飞速发展，人们之间的交流已经不再局限于单一的文本形式，而是逐渐向多模态方向发展。因此，基于模态翻译的多模态情感分析方法研究显得尤为重要。本文旨在探讨基于模态翻译的多模态情感分析方法，为多模态情感分析提供新的思路和方法。二、多模态情感分析的背景与意义 多模态情感分析是指通过融合文本、语音、图像等多种信息，对人的情感状态进行准确分析的方法。相较于单一的文本情感分析，多模态情感分析可以更全面地获取人的情感信息，从而提高情感分析的准

2025-05-28 约4.6千字 9页立即下载

一种基于深度学习的视频对比方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112800985 A (43)申请公布日 2021.05.14 (21)申请号 202110139926.9 G06N 3/08 (2006.01) (22)申请日 20

2023-06-03 约6.46千字 8页立即下载

一种基于深度学习技术的原生生物图像分析方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号CN117809042A (43)申请公布日2024.04.02 (21)申请号202410148213.2G06V40/00(2022.01) (22)申请日2024.02.

2024-04-01 约2.17万字 21页立即下载

一种基于深度学习的蛋白质质谱数据的分析方法及系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113362899 A (43)申请公布日 2021.09.07 (21)申请号 202110425032.6 (22)申请日 2021.04.20 (71)申请人厦门大学地址 36

2023-06-20 约1.91万字 19页立即下载

一种跳绳的智能计数以及速率分析方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114768168 A (43)申请公布日 2022.07.22 (21)申请号 202210548320.5 (22)申请日 2022.05.20 (71)申请人山西新和实业有限公司地址 030

2023-05-13 约1.22万字 13页立即下载