[发明专利]一种动物心情识别模型的训练方法和装置在审
申请号: | 201910547776.8 | 申请日: | 2019-06-21 |
公开(公告)号: | CN112115751A | 公开(公告)日: | 2020-12-22 |
发明(设计)人: | 林成龙 | 申请(专利权)人: | 北京百度网讯科技有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00 |
代理公司: | 北京市铸成律师事务所 11313 | 代理人: | 杨瑾瑾;陈建民 |
地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 动物 心情 识别 模型 训练 方法 装置 | ||
本发明实施例提出一种动物心情识别模型的训练方法和装置,其中方法包括:获取训练集中的动物面部图像样本;提取所述动物面部图像样本的关键点坐标;将所述关键点坐标输入动物心情识别模型,得到所述动物心情识别模型输出的动物心情指数估计值;将所述动物心情指数估计值与所述动物面部图像样本对应的动物心情指数标注值进行比较,根据所述比较的结果调整所述动物心情识别模型的参数。本发明实施例建立的动物心情识别模型能够根据动物面部图像识别动物心情。
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域,尤其涉及一种动物心情识别模型的训练方法和装置。
背景技术
目前,针对动物、特别是宠物的心情检测,存在一种智能穿戴设备。该智能穿戴设备穿戴到宠物身上后,可以自动采集宠物的状态信息。将这些状态信息发送到移动终端,即可在数据库中查询此状态信息对应的心情,由此判断此时宠物的心情。这种方式的缺点是:1)价格较高;2)智能穿戴设备本身可能影响宠物的心情,导致其对宠物心情的检测不准确。
发明内容
本发明实施例提供一种动物心情识别模型的训练方法及装置、以及一种动物心情识别方法及装置,以至少解决现有技术中的以上技术问题。
第一方面,本发明实施例提供了一种动物心情识别模型的训练方法,包括:
获取训练集中的动物面部图像样本;
提取所述动物面部图像样本的关键点坐标;
将所述关键点坐标输入动物心情识别模型,得到所述动物心情识别模型输出的动物心情指数估计值;
将所述动物心情指数估计值与所述动物面部图像样本对应的动物心情指数标注值进行比较,根据所述比较的结果调整所述动物心情识别模型的参数。
在一种实施方式中,所述提取所述动物面部图像样本的关键点坐标,包括:
提取所述动物面部图像样本的多个关键点坐标;所述多个关键点坐标对应所述动物面部图像样本中的面部轮廓、眼角、眼眶最高点、眼眶最低点、眉毛轮廓、鼻子轮廓及嘴巴轮廓中的至少一项。
在一种实施方式中,所述根据所述比较的结果调整所述动物心情识别模型的参数,包括:
当所述比较的结果不满足预设要求时,根据所述比较的结果,采用反向传播和/或梯度下降方式,调整所述动物心情识别模型的参数;针对所述训练集中的下一个所述动物面部图像样本,返回执行所述获取训练集中的动物面部图像样本的步骤;
当所述比较的结果满足预设要求时,结束对所述动物心情识别模型的训练过程。
在一种实施方式中,所述结束对所述动物心情识别模型的训练过程之后,还包括对所述动物心情识别模型的验证过程;
所述验证过程包括:
采用验证集中的动物面部图像样本及其对应的动物心情指数标注值,计算所述动物心情识别模型的准确率和召回率;
根据所述准确率和召回率计算所述动物心情识别模型的ROC曲线;
在所述ROC曲线满足预设条件的情况下,结束对所述动物心情识别模型的验证过程。
第二方面,本发明实施例提供了一种动物心情识别方法,包括:
获取动物面部图像;
提取所述动物面部图像的关键点坐标;
将所述关键点坐标输入预先建立的动物心情识别模型;
获取所述动物心情识别模型输出的动物心情指数估计值;所述动物心情指数估计值由所述动物心情识别模型根据所述关键点坐标预测得出。
在一种实施方式中,所述提取所述动物面部图像的关键点坐标,包括:
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