[发明专利]基于复式优化数据集的表情识别和情绪跟踪方法

摘要

本发明公开了一种基于复式优化数据集的表情识别和情绪跟踪方法，包括：S1：对人脸表情数据按照功能分类划分并进行构建；S2：利用置信学习算法复式分析辅助人工混合方式分别处理对应功能数据集，得到噪声率低的数据集；S3：基于各数据集，通过CNN模型进行训练，得到面部表情成分实时识别结果；S4：基于表情识别单帧结果，设计情绪跟踪算法，得到情绪跟踪结果。本发明在原有大样本数据集的基础上，利用置信学习算法复式分析辅助人工混合方式处理数据，解决原始数据集中噪声数据占比大、识别难的问题，提高表情识别准确率，并基于此设计相应算法完成情绪跟踪等功能场景应用。