[发明专利]一种群体情感识别方法、装置、智能设备及存储介质有效
| 申请号： | 201811286630.4 | 申请日： | 2018-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN109522945B | 公开（公告）日： | 2020-09-25 |
| 发明（设计）人： | 孟锝斌;乔宇;彭小江;曾小星;王锴;张凯鹏 | 申请（专利权）人： | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳中一专利商标事务所 44237 | 代理人： | 高星 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明适用于信息处理技术领域，提供了一种群体情感识别方法、装置、智能设备及存储介质，包括：获取待进行群体情感识别的群体图片；对所述群体图片进行特征提取，获取所述群体图片的人脸表情特征和人体情感特征；根据所述人脸表情特征和训练好的第一神经网络模型，获取所述群体图片中的人脸表情特征概率；根据所述人体情感特征和训练好的第二神经网络模型，获取所述群体图片中的人体情感特征概率；将所述人脸表情特征概率与所述人体情感特征概率进行融合，基于所述融合的结果确定所述群体照片的群体情感。通过上述方法能够稳定识别群体照片的群体情感，并提高群体情感识别的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 群体 情感 识别 方法 装置 智能 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种群体情感识别方法，其特征在于，所述群体情感识别方法包括：获取待进行群体情感识别的群体图片；对所述群体图片进行特征提取，获取所述群体图片的人脸表情特征和人体情感特征；根据所述人脸表情特征和训练好的第一神经网络模型，获取所述群体图片中的人脸表情特征概率；根据所述人体情感特征和训练好的第二神经网络模型，获取所述群体图片中的人体情感特征概率；将所述人脸表情特征概率与所述人体情感特征概率进行融合，基于所述融合的结果确定所述群体照片的群体情感。
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