[发明专利]一种社交能力评估方法及其装置

权利要求书

1.一种社交能力评估方法，其特征在于，所述方法包括：

获取任一评价主体的实时视频数据；

对实时视频数据进行目标指标特征识别，并对识别到的每一个目标指标特征进行定性归类，得到多个定性特征集；

对每个定性特征集中的目标指标特征进行定量计算，得到每个定性特征集对应的社交度表达值；

根据每个定性特征集对应的社交度表达值，以及所述定性特征集在每个场景下对应的权重，对所述评价主体的社交能力进行评估，得到社交能力评估结果。

2.如权利要求1所述的社交能力评估方法，其特征在于，所述根据每个定性特征集对应的社交度表达值以及对应的权重，对所述评价主体的社交能力进行评估，得到社交能力评估结果之后，所述方法还包括：

获取预设周期内所述评价主体对应的历史社交能力评估结果；

根据所述历史社交能力评估结果创建第一时序数据集，根据所述第一时序数据集得到综合社交能力评估数据。

3.如权利要求1所述的社交能力评估方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述评价主体对应的目标历史时长的视频数据；

根据所述目标历史时长的视频数据对所述评价主体进行分类，得到所述评价主体的社交类型。

4.如权利要求1所述的社交能力评估方法，其特征在于，对实时视频数据进行目标指标特征识别，并对识别到的每一个目标指标特征进行定性归类，包括：

通过预设指标层次结构模型对识别到的每一个目标指标特征进行定性归类，所述指标层次结构模型包括目标层、准则层、指标层和结果层，所述目标层用于输出社交能力评估结果，所述准则层用于对识别到的每一个目标指标特征进行定性归类，所述指标层用于将识别到的评价主体的目标指标特征与预设指标特征进行匹配，所述结果层用于输出目标指标特征所表征的社交性质。

5.如权利要求1所述的社交能力评估方法，其特征在于，所述对每个定性特征集中的目标指标特征进行定量计算，得到每个定性特征集对应的社交度表达值，包括：

计算每个定性特征集所包含的每一个目标指标特征的发生频次，和/或，目标指标特征在定性特征集中的占比；

根据所述发生频次或占比在每一场景下所属的预设区间，为每一个目标指标特征匹配对应的分值，每个所述预设区间对应一个分值；

根据每一目标指标特征相对于不同场景的权重和分值，得到评价主体在每一场景下的社交度表达值。

6.如权利要求2所述的社交能力评估方法，其特征在于，根据所述第一时序数据集得到综合社交能力评估数据，包括：

计算预设周期内每个评价主体的社交能力平均值；

根据所述社交能力平均值计算时间权重，所述时间权重为每天的评价权重；

结合第一时序数据集、时间权重和预设周期，得到综合社交能力评估数据。

7.如权利要求3所述的社交能力评估方法，其特征在于，根据所述目标历史时长的视频数据对所述评价主体进行分类，得到所述评价主体的社交类型，包括：

构建社交能力分类模型；

采用极大似然估计法，对所述社交能力分类模型进行求解计算；

利用后验概率公式计算每个学生归属于不同潜在类别时的后验概率值，根据所述后验概率值的最大值确定其所属社交类型。

8.一种社交能力评估装置，其特征在于，所述装置包括：

视频数据采集模块，用于获取任一评价主体的实时视频数据；

定性归类模块，用于对实时视频数据进行目标指标特征识别，并对识别到的每一个目标指标特征进行定性归类，得到多个定性特征集；

定量计算模块，对每个定性特征集中的目标指标特征进行定量计算，得到每个定性特征集对应的社交度表达值；

结果评估模块，用于根据每个定性特征集对应的社交度表达值，以及所述定性特征集在每个场景下对应的权重，对所述评价主体的社交能力进行评估，得到社交能力评估结果。