[发明专利]基于神经网络的人脸影像多维度情感判别系统及方法在审
| 申请号： | 201710602218.8 | 申请日： | 2017-07-21 |
| 公开（公告）号： | CN107392151A | 公开（公告）日： | 2017-11-24 |
| 发明（设计）人： | 简仁贤;孙曼津;杨闵淳 | 申请（专利权）人： | 竹间智能科技（上海）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 北京酷爱智慧知识产权代理有限公司11514 | 代理人： | 安娜 |
| 地址： | 200233 上海市浦东新区自由贸*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 影像 多维 情感 判别 系统 方法 | ||
1.一种基于神经网络的人脸影像多维度情感判别系统,其特征在于，包括：
脸部定位模块，用于识别待检测图像中人脸区域，并利用人脸检测算法提取待检测图像中的人脸图像；
特征提取模块，用于提取所述人脸图像的情绪特征；
识别模块，用于识别所述情绪特征得到情感信息；
输出模块，用于输出所述情感信息。
2.根据权利要求1所述基于神经网络的人脸影像多维度情感判别系统,其特征在于，
所述特征提取模块通过卷积神经网络提取所述人脸图像的情绪特征。
3.根据权利要求2所述基于神经网络的人脸影像多维度情感判别系统,其特征在于，
所述卷积神经网络的训练包括：
采用通过一个多维的情绪向量来描述脸部图像的训练资料进行训练；所述特征提取模块输入为所述人脸图像，输出为多维的情绪向量。
4.根据权利要求1所述基于神经网络的人脸影像多维度情感判别系统,其特征在于，
所述特征提取模块的输出和所述识别模块的输出均为多维向量，所述多维向量包括多个情绪类别。
5.根据权利要求4所述基于神经网络的人脸影像多维度情感判别系统,其特征在于，
所述情绪类别包括生气、厌恶、害怕、开心、难过、惊讶或中性。
6.一种基于神经网络的人脸影像多维度情感判别方法，其特征在于，适用于权利要求1所述基于神经网络的人脸影像多维度情感判别系统，包括：
识别待检测图像中人脸区域，并利用人脸检测算法提取待检测图像中的人脸图像；
提取所述人脸图像的情绪特征；
识别所述情绪特征得到情感信息；
输出所述情感信息。
7.根据权利要求6所述基于神经网络的人脸影像多维度情感判别方法，其特征在于，
所述情感信息为多维向量，所述多维向量包括多个情绪类别。
8.根据权利要求7所述基于神经网络的人脸影像多维度情感判别系统,其特征在于，
所述情绪类别包括生气、厌恶、害怕、开心、难过、惊讶或中性。
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