[发明专利]微表情分类模型生成、图像识别方法、装置、设备及介质在审
| 申请号： | 201910755578.0 | 申请日： | 2019-08-15 |
| 公开（公告）号： | CN110674684A | 公开（公告）日： | 2020-01-10 |
| 发明（设计）人： | 丁晶晶 | 申请（专利权）人： | 深圳壹账通智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 44325 深圳众鼎专利商标代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 黄章辉 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一微表情分类模型生成方法、图像识别方法、装置、设备及介质；通过将样本图像输入到预设的微表情识别模型中进行识别，得到样本表情信息；对样本表情信息进行特征转化，得到微表情向量；建立微表情向量与对应标注数据之间的映射关系，得到样本特征集；基于支持向量机对样本特征集进行SVM训练，得到微表情分类模型；通过将待识别图像输入到微表情识别模型中进行识别，得到待识别表情信息；对待识别表情信息进行特征转化，得到待识别表情向量，并输入到微表情分类模型中进行识别，得到待识别图像的预测心理词和对应的可信度分值；通过微表情分类模型实现对图像中人脸表情信息的进一步识别，从而提高了获取图像中人脸表情信息的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 表情分类 表情信息 样本 向量 表情识别 人脸表情 特征转化 表情 特征集 图像 支持向量机 获取图像 模型生成 模型实现 图像识别 图像输入 样本图像 映射关系 可信度 预设 标注 预测 心理 | ||
【主权项】：
1.一种微表情分类模型生成方法，其特征在于，包括：/n获取样本图像数据，所述样本图像数据包括样本图像和每一所述样本图像对应的标注数据，其中，所述标注数据为对每一所述样本图像中的人脸区域进行标注的心理词；/n将每一所述样本图像输入到预设的微表情识别模型中进行识别，得到每一所述样本图像的样本表情信息。/n对每一所述样本图像的所述样本表情信息进行特征转化，得到每一所述样本图像的微表情向量；/n建立每一所述样本图像的所述微表情向量与对应的所述标注数据之间的映射关系，得到样本特征集；/n基于支持向量机对所述样本特征集进行SVM训练，得到微表情分类模型。/n
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