一种多模态融合谎言检测方法
授权
摘要

本发明公开了一种多模态融合谎言检测方法,基于长短期记忆循环神经网络、前馈全连接神经网络和卷积神经网络,获取文本、视频和音频特征矩阵;接着基于每个问题的文本、视频和音频融合特征矩阵以及每个个体的问题之间的关联,获取问题间关联图神经网络;然后基于问题间关联图神经网络,获得图神经网络上每个问题结点的关联表达矩阵;最后基于每个问题结点的关联表达矩阵获取判断个体在该问题上是否说谎的分类向量。本发明适用于用于真实庭审或审讯情形下,处理比当前视频级别谎言检测更细粒度的问题级别的谎言检测问题。

基本信息
专利标题 :
一种多模态融合谎言检测方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN112861945A
申请号 :
CN202110118420.X
公开(公告)日 :
2021-05-28
申请日 :
2021-01-28
授权号 :
CN112861945B
授权日 :
2022-05-13
发明人 :
冯铃张慧君曹檑丁扬
申请人 :
清华大学
申请人地址 :
北京市海淀区清华园
代理机构 :
北京众合诚成知识产权代理有限公司
代理人 :
黄家俊
优先权 :
CN202110118420.X
主分类号 :
G06K9/62
IPC分类号 :
G06K9/62  G06F40/211  G06F40/284  G06N3/04  G06N3/08  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-05-13 :
授权
2021-06-15 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
申请日 : 20210128
2021-05-28 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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