[发明专利]基于多任务学习与深度学习的人脸情绪分析方法及系统有效
| 申请号： | 201710602227.7 | 申请日： | 2017-07-21 |
| 公开（公告）号： | CN107463888B | 公开（公告）日： | 2020-05-19 |
| 发明（设计）人： | 简仁贤;杨闵淳;张为义;许世焕 | 申请（专利权）人： | 竹间智能科技（上海）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京酷爱智慧知识产权代理有限公司 11514 | 代理人： | 安娜 |
| 地址： | 200233 上海市浦东新区自由贸*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供的基于多任务学习与深度学习的人脸情绪分析方法及系统，包括利用卷积神经网络学习人脸库中预设的分析任务的卷积层，得到人脸分析模型；获取待分析人脸图像，利用人脸检测算法对所述待分析人脸图像进行分析，提取待分析人脸图像中人脸区域；利用所述人脸分析模型对所述待分析人脸图像进行预测，得到所述待分析人脸图像中每个人脸区域对应的情绪信息。本发明应用多任务学习的概念于卷积神经网络上，使得多种和人脸相关的分析任务，可以用同一个分析模型来识别，如此可以减少分析模型的大小和加快识别的时间。另外，本发明针对人脸的不同部位用不同的卷积层来描述，使得各卷积层的任务较单一且专精，可以达到更好的识别效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 任务 学习 深度 情绪 分析 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于多任务学习与深度学习的人脸情绪分析方法，其特征在于，包括：训练人脸分析模型步骤：利用卷积神经网络学习人脸库中预设的分析任务的卷积层，得到人脸分析模型；人脸区域提取步骤：获取待分析人脸图像，利用人脸检测算法对所述待分析人脸图像进行分析，提取待分析人脸图像中人脸区域；预测步骤：利用所述人脸分析模型对所述待分析人脸图像进行预测，得到所述待分析人脸图像中每个人脸区域对应的情绪信息。
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