[发明专利]基于人脸表情识别的顾客满意度获取方法有效
| 申请号： | 201910645551.6 | 申请日： | 2019-07-17 |
| 公开（公告）号： | CN110399821B | 公开（公告）日： | 2023-05-30 |
| 发明（设计）人： | 赵勤;高浩然;陈宇宁;卢柄屹;侯瑞君;徐腾 | 申请（专利权）人： | 上海师范大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06V10/764;G06V10/77 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 叶敏华 |
| 地址： | 200234 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于人脸表情识别的顾客满意度获取方法，包括：通过摄像头采集图像；基于Haar特征的AdaBoost人脸检测方法，对采集图像进行人脸检测；选取fer2013表情数据集，训练卷积神经网络，得到表情识别模型；由表情识别模型对检测到的人脸图片进行表情识别，得到表情分类结果；根据表情分类结果，获取对应的顾客满意度结果。与现有技术相比，本发明基于Haar特征的AdaBoost分类器实现人脸检测、基于卷积神经网络实现表情识别，将两者有效结合以获取顾客满意度结果，并且对传统卷积神经网络结构进行了改进，提高了训练速度、缩短了训练时间、增强了卷积神经网络的鲁棒性，能够精准提取表情特征。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 表情 识别 顾客 满意 获取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于人脸表情识别的顾客满意度获取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过摄像头采集图像；S2、基于Haar特征的AdaBoost人脸检测方法，对采集图像进行人脸检测，并对检测到的人脸图片进行标记及转化；S3、选取fer2013表情数据集，训练卷积神经网络，得到表情识别模型；S4、由表情识别模型对标记的人脸图片进行表情识别，得到表情分类结果；S5、根据表情分类结果，获取对应的顾客满意度结果。
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