[发明专利]用于生成信息的方法和装置有效
申请号: | 201810258967.8 | 申请日: | 2018-03-27 |
公开(公告)号: | CN108460364B | 公开(公告)日: | 2022-03-11 |
发明(设计)人: | 佟莎莎;田飞 | 申请(专利权)人: | 百度在线网络技术(北京)有限公司 |
主分类号: | G06V40/20 | 分类号: | G06V40/20;G06V10/764;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人: | 王达佐;马晓亚 |
地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 生成 信息 方法 装置 | ||
1.一种用于生成信息的方法,包括:
获取对婴儿进行拍摄所得到的图像序列;
将所述图像序列中的图像依次输入至预先训练的第一区域定位模型,得到所述婴儿的骨架图像区域序列;其中,所述第一区域定位模型通过如下步骤训练得到:获取样本婴儿的图像和所述样本婴儿的图像的骨架图像区域的标注结果;将所述样本婴儿的图像作为输入,将所述样本婴儿的图像的骨架图像区域的标注结果作为输出,对初始卷积神经网络进行训练,得到所述第一区域定位模型;
基于所述婴儿的骨架图像区域序列和预先训练的第一特征提取模型,得到所述婴儿的骨架特征序列;
将所述婴儿的骨架特征序列输入至预先训练的心理状态预测模型,得到所述婴儿的心理状态信息;
在所述获取对婴儿进行拍摄所得到的图像序列之后,还包括:
将所述图像序列中的图像依次输入至预先训练的第二区域定位模型,得到所述婴儿的脸图像区域序列;将所述婴儿的脸图像区域序列中的脸图像区域依次输入至预先训练的第二特征提取模型,得到所述婴儿的脸特征序列;
以及所述将所述婴儿的骨架特征序列输入至预先训练的心理状态预测模型,得到所述婴儿的心理状态信息,包括:
将所述婴儿的骨架特征序列和所述婴儿的脸特征序列进行合并,得到合并特征序列;将所述合并特征序列输入至预先训练的心理状态预测模型,得到所述婴儿的心理状态信息。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述基于所述婴儿的骨架图像区域序列和预先训练的第一特征提取模型,得到所述婴儿的骨架特征序列,包括:
对所述婴儿的骨架图像区域序列中的骨架图像区域进行去噪处理,得到去噪处理后的骨架图像区域序列;
将所述去噪处理后的骨架图像区域序列中的骨架图像区域依次输入至预先训练的第一特征提取模型,得到所述婴儿的骨架特征序列。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述方法还包括:
获取对所述婴儿发出的声音进行录制所得到的音频;
从所述音频中提取所述婴儿的音频特征序列;以及
所述将所述婴儿的骨架特征序列和所述婴儿的脸特征序列进行合并,得到合并特征序列,包括:
将所述婴儿的骨架特征序列、所述婴儿的脸特征序列和所述婴儿的音频特征序列进行合并,得到合并特征序列。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,所述图像序列是对所述婴儿进行一次连拍所得到的多帧图像,或者所述图像序列是对所述婴儿进行拍摄所得到的视频中的多帧图像。
5.根据权利要求1所述的方法,其中,所述心理状态预测模型通过如下步骤训练得到:
获取对样本婴儿进行拍摄所得到的图像序列和所述样本婴儿的心理状态信息;
对所述样本婴儿的图像序列进行分析,得到所述样本婴儿的骨架特征序列;
将所述样本婴儿的骨架特征序列作为输入,将所述样本婴儿的心理状态信息作为输出,对初始循环神经网络进行训练,得到心理状态预测模型。
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