[发明专利]一种基于深度学习的实时视频情感分析方法及系统在审
| 申请号： | 201811304606.9 | 申请日： | 2018-11-04 |
| 公开（公告）号： | CN109549624A | 公开（公告）日： | 2019-04-02 |
| 发明（设计）人： | 凌志辉 | 申请（专利权）人： | 南京云思创智信息科技有限公司 |
| 主分类号： | A61B5/00 | 分类号： | A61B5/00;A61B5/16;A61B5/024 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 210042 江苏省南京*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的实时视频情感分析方法及系统。分析方法包括以下步骤：S1、获取训练数据集；S2、采用基于深度神经网络算法来对训练数据集的微表情进行识别，筛选并输出八种类别的表情预测值，八种类别的表情包括平和、开心、惊讶、伤心、生气、厌恶、恐惧和轻视；S3、采用心率算法对所拍摄的人表情进行预测并得到相应的心率值；S4、将步骤S3所获得的心率值与步骤S2中的表情预测值进行比对，并输出与步骤S3所获得的心率值相同的表情。本发明将机器视觉中的人脸识别、图像分类算法应用于微表情和心率的检测中，利用深度学习算法实现微表情的识别，可应用在临床领域、司法领域和安全领域中。 | ||
| 搜索关键词： | 表情 心率 训练数据集 情感分析 实时视频 预测 神经网络算法 输出 安全领域 机器视觉 临床领域 人脸识别 司法领域 算法应用 图像分类 学习算法 比对 算法 筛选 拍摄 学习 检测 应用 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的实时视频情感分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取训练数据集；S2、采用基于深度神经网络算法来对训练数据集的微表情进行识别，筛选并输出八种类别的表情预测值，八种类别的表情包括平和、开心、惊讶、伤心、生气、厌恶、恐惧和轻视；S3、采用心率算法对所拍摄的人表情进行预测并得到相应的心率值；S4、将步骤S3所获得的心率值与步骤S2中的表情预测值进行比对，并输出与步骤S3所获得的心率值相同的表情。
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