[发明专利]基于视线方向和LSTM神经网络的情感预测方法及系统有效
| 申请号： | 201910903387.4 | 申请日： | 2019-09-24 |
| 公开（公告）号： | CN110705413B | 公开（公告）日： | 2022-09-20 |
| 发明（设计）人： | 徐枫;温佺;娄昕;杨东;吕晋浩;雍俊海;戴琼海 | 申请（专利权）人： | 清华大学;中国人民解放军总医院 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V40/18;G06V20/40;G06V10/774;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 王艳斌 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于视线方向和LSTM神经网络的情感预测方法及系统，其中，该方法包括：采集不同人物在不同情感状态下的脸部视频；确定所有视频帧的真实情感标签，并将每一帧的情感标签与该帧中人物的视线方向共同组成情感预测训练集；利用该训练集对长短期记忆深度神经网络进行训练，得到的包含最优参数的深度神经网络；最终向最优参数深度神经网络输入任意视频的人物视线方向，对当前帧进行情感预测。本发明实施例的方法，利用长短期记忆深度神经网络对连续视频帧中的视线方向和人类情感间的关系进行建模，通过该网络预测每个视频帧中人物的情感状况，从而在时域上对人物的情感变化进行判断。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 视线 方向 lstm 神经网络 情感 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于视线方向和LSTM神经网络的情感预测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n采集人物脸部视频；/n确定所述人物脸部视频的真实情感标签和每一帧情感标签的视线方向，以构建情感预测训练集；/n利用所述情感预测训练集对长短期记忆深度神经网络进行训练，获得最优参数深度神经网络；以及/n向所述最优参数深度神经网络输入任意视频的人物视线方向，得到当前帧的情感预测标签。/n
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