[发明专利]采用3D卷积的特征融合网络的人脸异常情绪识别方法在审
| 申请号： | 202010922599.X | 申请日： | 2020-09-04 |
| 公开（公告）号： | CN112163459A | 公开（公告）日： | 2021-01-01 |
| 发明（设计）人： | 陈小辉;吴宇豪 | 申请（专利权）人： | 三峡大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 宜昌市三峡专利事务所 42103 | 代理人： | 成钢 |
| 地址： | 443002 *** | 国省代码： | 湖北;42 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了采用3D卷积的特征融合网络的人脸异常情绪识别方法，包括：收集人脸面部的视频，标注视频中人的面部表情，形成训练集；对训练集的图像中的人脸区域进行定位；针对步骤2定位的人脸区域，确定人脸的关键点；构建基于3D卷积的特征融合网络模型并进行训练；对待测视频中人的表情进行检测、分类；判断检测出的表情是否是异常情绪，若是异常情绪，则通知监护人员。本发明实现了对人脸情绪的自动识别，增强了视频监控系统的智能性，减少了相关监控人员的工作量，节省人力。本发明的方法在检测情绪时利用了情绪的前后时序信息，情绪检测的准确性、可靠性更高。 | ||
| 搜索关键词： | 采用 卷积 特征 融合 网络 异常 情绪 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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