CN115496113A - 一种基于智能算法的情绪行为分析方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于智能算法的情绪行为分析方法,该方法包括：利用传感器采集行为人在单位时间内对屏幕点击的次数和力度，构建行为数据集；对数据集进行特征提取和归一化处理；建立峰值函数；利用相似度矩阵对行为与特征量进行比较；利用注意力机制提取行为人在单位时间内对屏幕点击次数和力度的相似信息；进一步获取特征差异值；得到数据集的平均池化向量和最大池化向量；通过softmax函数为每个输出情绪的类别都赋予一个概率值，同时利用交叉熵计算模型预测类别的概率与真实类别概率间的差距；对情绪输出的类别进行判断；计算正确分类的概率和错误分类的概率，该方法可以有效的监控行为人的情绪变化，防止行为人出现过激行为。

Description

一种基于智能算法的情绪行为分析方法
技术领域
本发明涉及情绪分析与算法的领域,尤其涉及一种基于智能算法的情绪行为分析方法。
背景技术
随着社交网络和手机的快速发展，社交网络和购物平台给人们的生活带来了很大的影响,越来越多的用户喜欢在社交媒体上发表自己的看法,而不只是浏览和接收信息，在国内,手机已经成为许多年轻人分享和获取信息的核心平台。在这些信息中包含着喜、怒、哀、乐等个人情绪,对这些信息中的情绪进行分析可以获得用户的内心活动、分析用户的性格特点。
公开号为CN111904441A的中国专利公开了一种基于多模态特征的情绪分析系统及其分析方法，包括：多模态特征收集装置，用于收集不同年龄段、不同性别的人群在不同情绪下的多模态特征作为参考值；多模态特征读取装置，用于读取待检测对象的多模态特征；情绪分析装置，用于根据读取的多模态特征对待检测对象进行情绪分析；情绪状态评估装置，用于根据分析结果评估待检测对象的危险程度。该发明在旅客通过安检门时，实现快速、便捷、非接触的安全检查，并对旅客进行危险评估，保证公共安全，同时大大提升了旅客的安检体验。
公开号为CN111680541A的中国专利公开了一种基于多维度注意力融合网络的多模态情绪分析方法，包括：针对包含语音、视频、文本等多个模态的样本数据提取语音预处理特征、视频预处理特征、文本预处理特征；然后对每个模态构建所述的多维度注意力融合网络，利用网络内部的自相关特征提取模块提取一级自相关特征和二级自相关特征，然后将三种模态的自相关信息进行组合，利用网络内部的跨模态融合模块得到三种模态的跨模态融合特征；再利用所述的二级自相关特征和跨模态融合特征合并得到模态多维度特征；最后将所述的模态多维度特征进行拼接，确定情绪分数，进行情绪分析；该方法能够有效的在非对齐多模态数据场景下进行特征融合，充分利用多模态的关联信息，进行情绪分析。
但目前现有的方法中并没有设计一种基于行为人在使用手机时的情绪分析方法，分析人们对于公众事件和社会现象的态度在使用手机时的方式可以更好的检测和控制事件进展。因此，对行为人在使用手机时进行情绪分析有重要的意义。
发明内容
为了克服现有技术存在的缺点与不足,本发明提供一种基于智能算法的情绪行为分析方法。
本发明所采用的技术方案是，该方法步骤如下：
步骤S1：利用传感器采集行为人在单位时间内对屏幕点击的次数和力度，构建行为数据集
Figure 679845DEST_PATH_IMAGE001
[
Figure 305998DEST_PATH_IMAGE002
，
Figure 584795DEST_PATH_IMAGE003
]；
步骤S2：对数据集
Figure 689017DEST_PATH_IMAGE001
[
Figure 235405DEST_PATH_IMAGE002
，
Figure 32460DEST_PATH_IMAGE003
]进行特征提取和归一化处理；
步骤S3：建立峰值函数，利用峰值函数设定不同情绪的峰值范围；
步骤S4：对行为构建相似度矩阵，利用相似度矩阵对行为与特征量进行比较；
步骤S5：利用注意力机制提取行为人在单位时间内对屏幕点击次数和力度的相似信息；
步骤S6：进一步获取次数、力度与特征量之间的特征差异值；
步骤S7：利用差异值对数据集进行扩展，得到数据集的平均池化向量和最大池化向量；
步骤S8：通过softmax函数为每个输出情绪的类别都赋予一个概率值，表示出每个类别输出的可能性，同时利用交叉熵计算模型预测类别的概率与真实类别概率间的差距；
步骤S9：对情绪输出的类别进行判断，当输出的类别与行为人真实情绪一致时，APP提醒行为人可以控制情绪的方式，当输出的类别与行为人真实情绪不一致时，重复步骤S2、S3、S4、S5、S6、S7、S8、S9；
步骤S10：计算正确分类的概率和错误分类的概率。
进一步地，所述进行特征提取，表达式为：
Figure 267394DEST_PATH_IMAGE004
其中，
Figure 440886DEST_PATH_IMAGE005
表示对行为提取的特征量，b表示行为特征提取系数，
Figure 576202DEST_PATH_IMAGE006
表示单位时间内行为人对屏幕的点击次数，
Figure 435835DEST_PATH_IMAGE007
表示单位时间内行为人对屏幕的点击力度；
所述归一化处理，表达式为：
Figure 531967DEST_PATH_IMAGE008
其中，
Figure 102626DEST_PATH_IMAGE009
表示归一化后的行为数据集，n表示第n次迭代，X表示数据采集次数，θn表示归一化系数矩阵，μn表示拉格朗日乘子，d表示归一化误差值。
进一步地，所述峰值函数，表达式为：
Figure 233393DEST_PATH_IMAGE010
其中，
Figure 936032DEST_PATH_IMAGE011
表示峰值函数，n表示第n次迭代，X表示数据采集次数，
Figure 112936DEST_PATH_IMAGE012
表示行为数据集，fn表示不同情绪波动的临界点阈值。
进一步地，所述构建相似度矩阵，表达式为：
Figure 51067DEST_PATH_IMAGE013
其中，
Figure 239603DEST_PATH_IMAGE014
表示行为所构成的相似度矩阵，
Figure 549361DEST_PATH_IMAGE015
表示对屏幕点击次数与特征量的比对矩阵，T表示矩阵的转置运算，
Figure 10299DEST_PATH_IMAGE016
表示对屏幕点击力度与特征量的比对矩阵。
进一步地，所述利用注意力机制提取行为人在单位时间内对屏幕点击次数和力度的相似信息，表达式为：
Figure 63705DEST_PATH_IMAGE017
Figure 529584DEST_PATH_IMAGE018
其中，
Figure 10244DEST_PATH_IMAGE019
表示利用注意力机制提取对屏幕点击次数的相似信息，
Figure 318996DEST_PATH_IMAGE016
表示对屏幕点击力度与特征量的比对矩阵，
Figure 176094DEST_PATH_IMAGE020
表示利用注意力机制提取对屏幕点击力度的相似信息，
Figure 995014DEST_PATH_IMAGE021
表示对屏幕点击次数与特征量的比对矩阵，
Figure 538253DEST_PATH_IMAGE014
表示行为所构成的相似度矩阵，ph和pk分别表示次数和力度持续的时间。
进一步地，所述获取次数、力度与特征量之间的特征差异值，表达式为：
Figure 583570DEST_PATH_IMAGE022
其中，qh和qk分别表示进一步获取次数、力度与特征量之间的特征差异值；
进一步地，所述对数据集进行扩展，表达式为：
Figure 103413DEST_PATH_IMAGE023
其中，r池化合集，rh,ave、rh,max表示对屏幕点击次数的平均池化向量和最大池化向量，rk,ave、rk,max表示对屏幕点击力度的平均池化向量和最大池化向量。
进一步地，所述通过softmax函数为每个输出情绪的类别都赋予一个概率值，表达式为：
Figure 652206DEST_PATH_IMAGE024
其中，
Figure 631925DEST_PATH_IMAGE025
表示第tij个单位时间内的输出值，F表示情绪类别的个数。
所述利用交叉熵计算模型预测类别的概率与真实类别概率间的差距，表达式为：
Figure 898959DEST_PATH_IMAGE026
其中，wij表示期望模型预测类别的概率，uij表示模型实际预测类别的概率
进一步地，所述计算正确分类的概率和错误分类的概率，表达式为：
Figure 222493DEST_PATH_IMAGE027
Figure 891371DEST_PATH_IMAGE028
其中，G表示正确分类的概率，F表示错误分类的概率，f表示实际的行为人情绪类别被分类为正确类别的个数，v表示实际的行为人情绪类别被分类为错误类别的个数。
有益效果：
本发明通过提出一种基于智能算法的情绪行为分析方法，该方法通过对利用传感器采集行为人在单位时间内对屏幕点击的次数和力度，将次数和力度构成数据集，进行特征提取、归一化处理、构建相似度矩阵等流程判断出行为人的情绪类别，该方法是基于现有的深度学习理论，理解简单，无需添加除手机以外的硬件传感器，只需要配套相应的APP使用，当检测到行为的情绪发生异常变化时，会弹出相应的情绪控制信息，该方法可以有效的监控行为人的情绪变化，防止行为人出现过激行为。
附图说明
图1为本发明总体步骤流程图；
图2为本发明的情绪分类图；
图3为本发明的相似信息与特征差异值相互作用图。
具体实施方式
需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互结合,下面结合附图和有具体实施例对本申请作进一步详细说明。
如图1所示,一种基于智能算法的情绪行为分析方法，该方法步骤如下：
步骤S1：利用传感器采集行为人在单位时间内对屏幕点击的次数和力度，构建行为数据集
Figure 776413DEST_PATH_IMAGE001
[
Figure 265163DEST_PATH_IMAGE002
，
Figure 533334DEST_PATH_IMAGE003
]；
传感器利用的是手机上的自带的力度传感器，对次数和力度采集使用的50Hz，每隔半个小时采集一次，数据集的构建以一个星期的采集的数据量作为标准。
步骤S2：对数据集
Figure 56719DEST_PATH_IMAGE001
[
Figure 847082DEST_PATH_IMAGE002
，
Figure 88708DEST_PATH_IMAGE003
]进行特征提取和归一化处理；
特征提取是对行为人的手机使用习惯进行分析，不同的行为人在使用手机时的按压次数以及按力度度大小不同，且行为人的按压次数以及按力度度大小随着情绪的变化而变化，例如：情绪为愉快和愤怒时对手机屏幕按压的力度有着明显的区别，特征提取是通过对行为人在一段时间内的手机使用习惯的特征进行量化，特征提取出特征量随着行为人对手机使用时长的增加特征量越明显。
数据归一化处理的目的是，使得预处理的数据被限定在一定的范围内，从而消除奇异样本数据导致的不良影响。数据归一化处理后，可以加快梯度下降求最优解的速度，且有提高对数据分析的精度。
步骤S3：建立峰值函数，利用峰值函数设定不同情绪的峰值范围；
如图2所示，峰值函数是对行为人不同情绪极限值的描述，不同的情绪对应不同的极限，发明中将行为人情绪分为喜、怒、哀、惧、爱、恶、欲，利用峰值函数计算出分别对应极限值。不同行为人的极限值不同，通过对使用者的调查发现儿童的喜、怒、哀、惧、爱、恶、欲的极限值呈现平均分布，随着年龄的增长成年人的喜、怒、哀、惧、爱、恶、欲呈现正态分布。
步骤S4：对行为构建相似度矩阵，利用相似度矩阵对行为与特征量进行比较；
相似度矩阵是对每次采集的数据与特征量的描述，相似度矩阵中的数值允许在一定范围内的波动，因为行为人的情绪在喜、怒、哀、惧、爱、恶、欲中出现轻微波动都属于正常范围，相似度矩阵由对屏幕点击次数与特征量的比对矩阵，与对屏幕点击力度与特征量的比对矩阵运算产生。
步骤S5：利用注意力机制提取行为人在单位时间内对屏幕点击次数和力度的相似信息；
如图3所示，目前大多对情绪分析中，都是对两个模态分别建立单独模型提取特征再输入到一个特征融合层进行特征融合，忽略了次数和力度之间的交互作用。本发明采用交互注意力机制来处理次数和力度，该方法的交互注意力机制可以计算出次数和力度之间的相似特征，实现次数和力度在时域上的对齐，从而得到更加准确的情绪特征表示。
步骤S6：进一步获取次数、力度与特征量之间的特征差异值；
该步骤的目的是为了分析出次数和力度之间的差异特征，次数和力度之间既有交互作用的特征即步骤S5，又有独立的特征部分，通过步骤S5和S6可以准确的位行为人情绪的分类提供可靠的特征量，步骤S5和步骤S6既相互独立，又相互融合，保证了情绪分类的准确性。
步骤S7：利用差异值对数据集进行扩展，得到数据集的平均池化向量和最大池化向量；
对经过步骤S5和步骤S6后的次数和力度进行池化。经过该步骤可以提高模型的鲁棒性，同时对次数和力度进行平均池化和最大池化操作，最后再把结果放入一个定长向量中。
步骤S8：通过softmax函数为每个输出情绪的类别都赋予一个概率值，表示出每个类别输出的可能性，同时利用交叉熵计算模型预测类别的概率与真实类别概率间的差距；
对于一个完整的情绪识别模型，在得到次数和力度的融合特征后则要进行情绪识别分类。本发明采用两层全连接层和softmax分类器作为情绪的分类层，两个全连接FC1和FC2以解决可能存在的非线性问题。全连接层中选用线性的ReLU函数作为激活函数，可以有效避免梯度爆炸的问题。最后使用 softmax函数进行最终的情绪分类预测，通过softmax函数为每个输出情绪的类别都赋予一个概率值，表示出每个类别输出的可能性。在模型的训练过程中，本发明选取交叉熵作为损失函数。交叉熵表示模型实际预测类别的概率与期望模型预测类别的概率间的差距，交叉熵的值越小，类别预测概率分布就越接近。
步骤S9：对情绪输出的类别进行判断，当输出的类别与行为人真实情绪一致时，APP提醒行为人可以控制情绪的方式，当输出的类别与行为人真实情绪不一致时，重复步骤S2、S3、S4、S5、S6、S7、S8、S9；
该步骤是一个对行为人的习惯进行不断学习的过程，APP提醒以信息弹窗的方式进行，当进行重复步骤时是为了准确掌握行为人情绪的变化，当再出现类似情绪时，即可进行准确分类。
步骤S10：计算正确分类的概率和错误分类的概率。
该步骤通过计算正确分类的概率和错误分类的概率，证明该方法的有效性，当该方法正确分类的概率越来越高，错误分类的概率越来越低时，说明该方法的准确度也越来越高。
进行特征提取，表达式为：
Figure 19624DEST_PATH_IMAGE004
其中，
Figure 397515DEST_PATH_IMAGE005
表示对行为提取的特征量，b表示行为特征提取系数，
Figure 600922DEST_PATH_IMAGE006
表示单位时间内行为人对屏幕的点击次数，
Figure 64265DEST_PATH_IMAGE007
表示单位时间内行为人对屏幕的点击力度；
归一化处理，表达式为：
Figure 798871DEST_PATH_IMAGE008
其中，
Figure 296849DEST_PATH_IMAGE009
表示归一化后的行为数据集，n表示第n次迭代，X表示数据采集次数，θn表示归一化系数矩阵，μn表示拉格朗日乘子，d表示归一化误差值。
峰值函数，表达式为：
Figure 429015DEST_PATH_IMAGE010
其中，
Figure 645233DEST_PATH_IMAGE011
表示峰值函数，n表示第n次迭代，X表示数据采集次数，
Figure 917951DEST_PATH_IMAGE012
表示行为数据集，fn表示不同情绪波动的临界点阈值。
构建相似度矩阵，表达式为：
Figure 270435DEST_PATH_IMAGE013
其中，
Figure 963716DEST_PATH_IMAGE014
表示行为所构成的相似度矩阵，
Figure 401650DEST_PATH_IMAGE015
表示对屏幕点击次数与特征量的比对矩阵，T表示矩阵的转置运算，
Figure 87847DEST_PATH_IMAGE016
表示对屏幕点击力度与特征量的比对矩阵。
利用注意力机制提取行为人在单位时间内对屏幕点击次数和力度的相似信息，表达式为：
Figure 920936DEST_PATH_IMAGE017
Figure 34385DEST_PATH_IMAGE018
其中，
Figure 349829DEST_PATH_IMAGE019
表示利用注意力机制提取对屏幕点击次数的相似信息，
Figure 574137DEST_PATH_IMAGE016
表示对屏幕点击力度与特征量的比对矩阵，
Figure 527312DEST_PATH_IMAGE020
表示利用注意力机制提取对屏幕点击力度的相似信息，
Figure 811662DEST_PATH_IMAGE021
表示对屏幕点击次数与特征量的比对矩阵，
Figure 348823DEST_PATH_IMAGE014
表示行为所构成的相似度矩阵，ph和pk分别表示次数和力度持续的时间。
获取次数、力度与特征量之间的特征差异值，表达式为：
Figure 376822DEST_PATH_IMAGE022
其中，qh和qk分别表示进一步获取次数、力度与特征量之间的特征差异值；
对数据集进行扩展，表达式为：
Figure 558404DEST_PATH_IMAGE023
其中，r池化合集，rh,ave、rh,max表示对屏幕点击次数的平均池化向量和最大池化向量，rk,ave、rk,max表示对屏幕点击力度的平均池化向量和最大池化向量。
通过softmax函数为每个输出情绪的类别都赋予一个概率值，表达式为：
Figure 905334DEST_PATH_IMAGE024
其中，
Figure 805157DEST_PATH_IMAGE025
表示第tij个单位时间内的输出值，F表示情绪类别的个数。
利用交叉熵计算模型预测类别的概率与真实类别概率间的差距，表达式为：
Figure 495902DEST_PATH_IMAGE026
其中，wij表示期望模型预测类别的概率，uij表示模型实际预测类别的概率
计算正确分类的概率和错误分类的概率，表达式为：
Figure 531991DEST_PATH_IMAGE027
Figure 925188DEST_PATH_IMAGE028
其中，G表示正确分类的概率，F表示错误分类的概率，f表示实际的行为人情绪类别被分类为正确类别的个数，v表示实际的行为人情绪类别被分类为错误类别的个数。
本发明通过提出一种基于智能算法的情绪行为分析方法，该方法通过对利用传感器采集行为人在单位时间内对屏幕点击的次数和力度，将次数和力度构成数据集，进行特征提取、归一化处理、构建相似度矩阵等流程判断出行为人的情绪类别，该方法是基于现有的深度学习理论，理解简单，无需添加除手机以外的硬件传感器，只需要配套相应的APP使用，当检测到行为的情绪发生异常变化时，会弹出相应的情绪控制信息，该方法可以有效的监控行为人的情绪变化，防止行为人出现过激行为。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解的是,在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种等效的变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同范围限定。

Claims (9)

1.一种基于智能算法的情绪行为分析方法，其特征在于,该方法步骤如下：
步骤S1：利用传感器采集行为人在单位时间内对屏幕点击的次数和力度，构建行为数据集
Figure 567248DEST_PATH_IMAGE001
[
Figure 849324DEST_PATH_IMAGE002
，
Figure 753827DEST_PATH_IMAGE003
]；
步骤S2：对数据集
Figure 56632DEST_PATH_IMAGE001
[
Figure 646751DEST_PATH_IMAGE002
，
Figure 732519DEST_PATH_IMAGE003
]进行特征提取和归一化处理；
步骤S3：建立峰值函数，利用峰值函数设定不同情绪的峰值范围；
步骤S4：对行为构建相似度矩阵，利用相似度矩阵对行为与特征量进行比较；
步骤S5：利用注意力机制提取行为人在单位时间内对屏幕点击次数和力度的相似信息；
步骤S6：进一步获取次数、力度与特征量之间的特征差异值；
步骤S7：利用差异值对数据集进行扩展，得到数据集的平均池化向量和最大池化向量；
步骤S8：通过softmax函数为每个输出情绪的类别都赋予一个概率值，表示出每个类别输出的可能性，同时利用交叉熵计算模型预测类别的概率与真实类别概率间的差距；
步骤S9：对情绪输出的类别进行判断，当输出的类别与行为人真实情绪一致时，APP发送信息提醒行为人可以控制情绪的方式，当输出的类别与行为人真实情绪不一致时，重复步骤S2、S3、S4、S5、S6、S7、S8、S9；
步骤S10：计算正确分类的概率和错误分类的概率。
2.如权利要求1所述的一种基于智能算法的情绪行为分析方法，其特征在于，所述进行特征提取，表达式为：
Figure 616161DEST_PATH_IMAGE004
其中，
Figure 965234DEST_PATH_IMAGE005
表示对行为提取的特征量，b表示行为特征提取系数，
Figure 934327DEST_PATH_IMAGE006
表示单位时间内行为人对屏幕的点击次数，
Figure 495889DEST_PATH_IMAGE007
表示单位时间内行为人对屏幕的点击力度；
所述归一化处理，表达式为：
Figure 499618DEST_PATH_IMAGE008
其中，
Figure 518127DEST_PATH_IMAGE009
表示归一化后的行为数据集，n表示第n次迭代，X表示数据采集次数，θn表示归一化系数矩阵，μn表示拉格朗日乘子，d表示归一化误差值。
3.如权利要求1所述的一种基于智能算法的情绪行为分析方法，其特征在于，所述峰值函数，表达式为：
Figure 974516DEST_PATH_IMAGE010
其中，
Figure 402086DEST_PATH_IMAGE011
表示峰值函数，n表示第n次迭代，X表示数据采集次数，
Figure 870108DEST_PATH_IMAGE012
表示行为数据集，fn表示不同情绪波动的临界点阈值。
4.如权利要求1所述的一种基于智能算法的情绪行为分析方法，其特征在于，所述构建相似度矩阵，表达式为：
Figure 685617DEST_PATH_IMAGE013
其中，
Figure 504669DEST_PATH_IMAGE014
表示行为所构成的相似度矩阵，
Figure 63826DEST_PATH_IMAGE015
表示对屏幕点击次数与特征量的比对矩阵，T表示矩阵的转置运算，
Figure 150468DEST_PATH_IMAGE016
表示对屏幕点击力度与特征量的比对矩阵。
5.如权利要求1所述的一种基于智能算法的情绪行为分析方法，其特征在于，所述利用注意力机制提取行为人在单位时间内对屏幕点击次数和力度的相似信息，表达式为：
Figure 605720DEST_PATH_IMAGE017
Figure 912068DEST_PATH_IMAGE018
其中，
Figure 9337DEST_PATH_IMAGE019
表示利用注意力机制提取对屏幕点击次数的相似信息，
Figure 717530DEST_PATH_IMAGE016
表示对屏幕点击力度与特征量的比对矩阵，
Figure 281366DEST_PATH_IMAGE020
表示利用注意力机制提取对屏幕点击力度的相似信息，
Figure 199644DEST_PATH_IMAGE021
表示对屏幕点击次数与特征量的比对矩阵，
Figure 474505DEST_PATH_IMAGE014
表示行为所构成的相似度矩阵，ph和pk分别表示次数和力度持续的时间。
6.如权利要求1所述的一种基于智能算法的情绪行为分析方法，其特征在于，所述获取次数、力度与特征量之间的特征差异值，表达式为：
Figure 630680DEST_PATH_IMAGE022
其中，qh和qk分别表示进一步获取次数、力度与特征量之间的特征差异值。
7.如权利要求1所述的一种基于智能算法的情绪行为分析方法，其特征在于，所述对数据集进行扩展，表达式为：
Figure 834259DEST_PATH_IMAGE023
其中，r池化合集，rh,ave、rh,max表示对屏幕点击次数的平均池化向量和最大池化向量，rk,ave、rk,max表示对屏幕点击力度的平均池化向量和最大池化向量。
8.如权利要求1所述的一种基于智能算法的情绪行为分析方法，其特征在于，所述通过softmax函数为每个输出情绪的类别都赋予一个概率值，表达式为：
Figure 974254DEST_PATH_IMAGE024
其中，
Figure 554271DEST_PATH_IMAGE025
表示第tij个单位时间内的输出值，F表示情绪类别的个数；
所述利用交叉熵计算模型预测类别的概率与真实类别概率间的差距，表达式为：
Figure 768214DEST_PATH_IMAGE026
其中，wij表示期望模型预测类别的概率，uij表示模型实际预测类别的概率。
9.如权利要求1所述的一种基于智能算法的情绪行为分析方法，其特征在于，所述计算正确分类的概率和错误分类的概率，表达式为：
Figure 267329DEST_PATH_IMAGE027
Figure 2941DEST_PATH_IMAGE028
其中，G表示正确分类的概率，F表示错误分类的概率，f表示实际的行为人情绪类别被分类为正确类别的个数，v表示实际的行为人情绪类别被分类为错误类别的个数。
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