[发明专利]一种基于深度学习的第一印象识别与回馈系统及方法有效
| 申请号： | 201710795320.4 | 申请日： | 2017-09-06 |
| 公开（公告）号： | CN107578015B | 公开（公告）日： | 2020-06-30 |
| 发明（设计）人： | 简仁贤;杨闵淳;何芳琳;潘一汉 | 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;G06N20/00 |
| 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： | 200120 上海市浦东新区自由贸*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供的一种基于深度学习的第一印象识别与回馈系统及方法，采集模块用于采集视频样本，并从视频样本中筛选目标影像进行数据清洗；还用于对数据清洗后的目标影像进行标注，并根据标注结果计算第一印象数值；模型建立模块用于检测视频样本中脸部动作、手部动作和身体动作，根据检测结果建立影像特征学习模型和集成学习模型；检测模块用于利用影像特征学习模型和集成学习模型对待检测视频进行识别；反馈模块用于根据第一印象数值和预设的特定任务对经过检测模块识别得到的结果进行分析，输出反馈信息，这样能够客观地判断得到初见之人带给人的第一印象。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 第一印象 识别 回馈 系统 方法 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习的第一印象识别与回馈系统，其特征在于，包括采集模块、模型建立模块、检测模块和反馈模块；所述采集模块用于采集视频样本，并从视频样本中筛选目标影像进行数据清洗；还用于对数据清洗后的目标影像进行标注，并根据标注结果计算第一印象数值；所述模型建立模块用于检测视频样本中脸部动作、手部动作和身体动作，根据检测结果建立影像特征学习模型和集成学习模型；所述检测模块用于利用影像特征学习模型和集成学习模型对待检测视频进行识别；所述反馈模块用于根据第一印象数值和预设的特定任务对经过检测模块识别得到的结果进行分析，输出反馈信息。
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