基于动态聚类与变分贝叶斯元学习的情绪识别方法与系统

本发明公开了一种基于动态聚类与变分贝叶斯元学习的情绪识别方法与系统，具体使用中餐馆过程动态确定人群种类个数，并针对不同人群种类在通过生理信号进行情绪表达的模式上存在的差异性，引入贝叶斯元学习的思想来学习人群种类情绪表达模式的共通性，并通过元学习的子过程来学习人群个体情绪表达模式的特性。具体包括四个步骤：数据整理与预处理、模型中人群动态聚类过程参数与元参数的初始化、算法模型的在线训练及参数更新、模型性能测试及投入使用；本发明能够针对不同人群种类建立参数分布不同的情绪分类模型，进而实现精度较高的情绪识别，并同时具有在不同人群间进行知识迁移的强泛化能力。