【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于软件算法，具体涉及基于多主体时空分布震动影像的情绪预测方法及系统。
技术介绍
1、主体情绪预测是指对特定主体在特定情境下，可能产生的情绪状态进行预估和判断，其目的在于提前了解主体的情绪走向，以便更好地应对和处理相关情况，例如提前预知和预防一些心理疾病或抑郁的产生。目前的主体情绪预测方法主要是对特定主体过往情绪表现进行分析，对当前所处环境和经历事件进行评估，运用相关的心理学、统计学和技术手段进行预测。但是由于情绪的复杂性和主体差异性，使得现有的主体情绪预测方法具有一定的不确定性和局限性，导致预测结果的不准确。
技术实现思路
1、针对现有技术中的缺陷，本专利技术提供基于多主体时空分布震动影像的情绪预测方法及系统，提高了情绪预测的准确性。
2、第一方面，一种基于多主体时空分布震动影像的情绪预测方法，包括：
3、获取多个主体的面部视频子影像以及时空信息；
4、分别对各个面部视频子影像进行时间差分估算，以得到各个主体的震动影像；
5、对所有主体的时空信息进行最小关联时空交集聚类，以得到各个主体的类别；
6、分别根据各个主体的震动影像计算各个主体当前的情绪指数；
7、根据各个主体的类别构造每个时刻的时空切片；
8、根据时空切片预测未来的时空切片；
9、对未来的时空切片进行还原重构，以得到各个主体未来的情绪指数。
10、进一步地，获取多个主体的面部视频子影像以及时空信息具体包
11、获取面部视频影像；
12、识别面部视频影像的主体，分别定义面部视频影像中主体的位置信息、时间信息为时空信息；
13、根据主体切割面部视频影像，以得到各个主体的面部视频子影像。
14、进一步地，对所有主体的时空信息进行最小关联时空交集聚类，以得到各个主体的类别具体包括：
15、对所有主体的时空信息进行最小关联时空交集聚类，以得到多个时空交集以及每个时空交集的类别；
16、分别根据各个主体落入的时空交集确定各个主体的类别。
17、进一步地，分别根据各个主体的震动影像计算各个主体当前的情绪指数具体包括：
18、创建包含震动影像和情绪指数之间映射关系的等级指数识别模型；
19、将震动影像输入至等级指数识别模型中，以得到当前的情绪指数。
20、进一步地，根据各个主体的类别构造每个时刻的时空切片具体包括：
21、在每个时空交集中，根据任意两个主体的时空信息计算关联关系；
22、按照时间顺序构建每个主体与时空切片的映射关系；
23、将每个主体的关联关系按照对应的映射关系填入映射的时空切片中。
24、进一步地，根据时空切片预测未来的时空切片具体包括：
25、构建预测模型；
26、将l个时间连续的时空切片输入至预测模型中，以得到未来的时空切片；未来的时空切片中预测时间长度为l，l为整数。
27、第二方面，一种基于多主体时空分布震动影像的情绪预测系统，包括
28、时空数据采集单元：用于获取多个主体的面部视频子影像以及时空信息；分别对各个面部视频子影像进行时间差分估算，以得到各个主体的震动影像；
29、聚类单元：用于对所有主体的时空信息进行最小关联时空交集聚类，以得到各个主体的类别；
30、情绪指数计算单元：用于分别根据各个主体的震动影像计算各个主体当前的情绪指数；
31、时空切片构造单元：用于根据各个主体的类别构造每个时刻的时空切片；
32、时空切片预测单元：用于根据时空切片预测未来的时空切片；
33、情绪指数重构单元：用于对未来的时空切片进行还原重构，以得到各个主体未来的情绪指数。
34、进一步地，聚类单元具体用于：
35、对所有主体的时空信息进行最小关联时空交集聚类，以得到多个时空交集以及每个时空交集的类别；
36、分别根据各个主体落入的时空交集确定各个主体的类别。
37、进一步地，时空切片构造单元具体用于：
38、在每个时空交集中，根据任意两个主体的时空信息计算关联关系；
39、按照时间顺序构建每个主体与时空切片的映射关系；
40、将每个主体的关联关系按照对应的映射关系填入映射的时空切片中。
41、进一步地，时空切片预测单元具体用于：
42、构建预测模型；
43、将l个时间连续的时空切片输入至预测模型中，以得到未来的时空切片；未来的时空切片中预测时间长度为l，l为整数。
44、由上述技术方案可知，本专利技术提供的基于多主体时空分布震动影像的情绪预测方法及系统，基于主体的情绪变化受其他主体的影响，根据多主体之间的情绪与时间、空间变化关系，以及震动影响进行情绪预测，提升了情绪预测的精准度。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于多主体时空分布震动影像的情绪预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述基于多主体时空分布震动影像的情绪预测方法，其特征在于，所述获取多个主体的面部视频子影像以及时空信息具体包括：
3.根据权利要求1所述基于多主体时空分布震动影像的情绪预测方法，其特征在于，所述对所有主体的时空信息进行最小关联时空交集聚类，以得到各个主体的类别具体包括：
4.根据权利要求1所述基于多主体时空分布震动影像的情绪预测方法，其特征在于，所述分别根据各个主体的震动影像计算各个主体当前的情绪指数具体包括：
5.根据权利要求3所述基于多主体时空分布震动影像的情绪预测方法，其特征在于，所述根据各个主体的类别构造每个时刻的时空切片具体包括：
6.根据权利要求5所述基于多主体时空分布震动影像的情绪预测方法，其特征在于，根据所述时空切片预测未来的时空切片具体包括：
7.一种基于多主体时空分布震动影像的情绪预测系统，其特征在于，包括时空数据采集单元：用于获取多个主体的面部视频子影像以及时空信息；分别对各个面部视频子影像进行时间差
8.根据权利要求7所述基于多主体时空分布震动影像的情绪预测系统，其特征在于，所述聚类单元具体用于：
9.根据权利要求8所述基于多主体时空分布震动影像的情绪预测系统，其特征在于，所述时空切片构造单元具体用于：
10.根据权利要求9所述基于多主体时空分布震动影像的情绪预测系统，其特征在于，所述时空切片预测单元具体用于：
...【技术特征摘要】
1.一种基于多主体时空分布震动影像的情绪预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述基于多主体时空分布震动影像的情绪预测方法，其特征在于，所述获取多个主体的面部视频子影像以及时空信息具体包括：
3.根据权利要求1所述基于多主体时空分布震动影像的情绪预测方法，其特征在于，所述对所有主体的时空信息进行最小关联时空交集聚类，以得到各个主体的类别具体包括：
4.根据权利要求1所述基于多主体时空分布震动影像的情绪预测方法，其特征在于，所述分别根据各个主体的震动影像计算各个主体当前的情绪指数具体包括：
5.根据权利要求3所述基于多主体时空分布震动影像的情绪预测方法，其特征在于，所述根据各个主体的类别构造每个时刻的时空切片具体包括：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：孙健，马晟，冯婷，田有文，张秋雨，
申请(专利权)人：中慧智心重庆科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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