[发明专利]一种基于深度学习的肢体语言检测与行为分析方法及系统有效
| 申请号： | 201911048238.0 | 申请日： | 2019-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN110929762B | 公开（公告）日： | 2023-05-12 |
| 发明（设计）人： | 唐云飞;辛淼;程健 | 申请（专利权）人： | 中科南京人工智能创新研究院;中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08;G06N3/0442 |
| 代理公司： | 南京泰普专利代理事务所(普通合伙) 32360 | 代理人： | 窦贤宇 |
| 地址： | 211000 江苏省南京市创*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于深度学习的肢体语言检测与行为分析方法及系统。通过对目标的行为视频、图片以及语音进行提取，分别获取目标在不同情绪下的面部表情以及四肢行为的图片及视频，获取在相应情绪下的语音数据，丰富数据集，予以标注后制作成训练集。后使用CNN训练图片及视频帧数据，关键点为面部表情，头部动作，四肢动作，整体动作频率，这4点训练成一个集成模型，其次使用LSTM训练语音数据，最后将两个模型进行集成训练，合成集成模型，最终会产生3个模型，保证模型支持语音或图片单独检测的能力。上述过程使得本发明拥有较强的主动学习能力，并不断优化数据库，使得准确率能够随着识别次数的增加不断提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 肢体 语言 检测 行为 分析 方法 系统 | ||
【主权项】：
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