[发明专利]一种群体情感识别方法、装置、智能设备及存储介质

权利要求书

1.一种群体情感识别方法，其特征在于，所述群体情感识别方法包括：

获取待进行群体情感识别的群体图片；

对所述群体图片进行特征提取，获取所述群体图片的人脸表情特征和人体情感特征，具体包括：对所述群体图片进行特征提取，获取所述群体图片的初始人脸表情特征；根据初始人脸表情特征和对应人脸表情权重，确定所述群体图片的人脸表情特征；所述对应人脸表情权重包括第一人脸表情权重、第二人脸表情权重与第三人脸表情权重，所述根据初始人脸表情特征和对应人脸表情权重，确定所述群体图片的人脸表情特征，包括：

根据所述第一人脸表情权重、所述第二人脸表情权重与所述第三人脸表情权重分别确定所述群体图片的第一人脸表情特征、第二人脸表情特征与第三人脸表情特征；

将所述第一人脸表情特征、所述第二人脸表情特征与所述第三人脸表情特征进行特征融合，根据所述特征融合的结果确定所述群体照片的人脸表情特征，具体地：

根据如下公式确定所述群体图片的第一人脸表情特征：

其中，feature₁表示所述第一人脸表情特征，所述X_i表示所述群体照片的第i个初始人脸表情特征，1≤i≤n，所述α'_i表示第一人脸表情权重；

根据如下公式确定所述群体图片的第二人脸表情特征：

其中，feature₂表示所述第二人脸表情特征，exp是以自然常数e为底的指数函数，1≤i≤n，1≤j≤n，所述β_i表示第二人脸表情权重，具体表示所述群体照片中第i个初始人脸表情特征对应的第二人脸表情权重，所述β_j表示所述群体照片中第j个初始人脸表情特征对应的第二人脸表情权重；

根据如下公式确定所述群体图片的第三人脸表情特征：

其中，feature₃表示所述第三人脸表情特征，1≤i≤n，所述α'_i·β'_i表示第三人脸表情权重；

将所述第一人脸表情特征feature₁、所述第二人脸表情特征feature₂与所述第三人脸表情特征feature₃进行特征融合，所述群体照片的人脸表情特征根据如下公式确定：

F_face＝[feature₁，feature₂，feature₃]，

其中，F_face表示所述群体照片的人脸表情特征；

根据所述人脸表情特征和训练好的第一神经网络模型，获取所述群体图片中的人脸表情特征概率；

根据所述人体情感特征和训练好的第二神经网络模型，获取所述群体图片中的人体情感特征概率；

将所述人脸表情特征概率与所述人体情感特征概率进行融合，基于所述融合的结果确定所述群体照片的群体情感。

2.如权利要求1所述的群体情感识别方法，其特征在于，所述对所述群体图片进行特征提取，获取所述群体图片的人脸表情特征和人体情感特征，包括：

检测所述群体图片中的人脸关键点，所述人脸关键点为预先指定的脸部特征点；

根据所述人脸关键点获取所述群体图片中的人脸图片；

对所述人脸图片进行特征提取，获取所述群体图片的人脸表情特征；

检测所述群体图片中的人体关键点，所述人体关键点为预先指定的人体特征点；

根据检测到的所述人体关键点，获取所述群体图片中的人体图片；

对所述人体图片进行特征提取，获取所述群体图片的人体情感特征。

3.如权利要求1所述的群体情感识别方法，其特征在于，所述对所述群体图片进行特征提取，获取所述群体图片的人脸表情特征和人体情感特征，包括：

对所述群体图片进行特征提取，获取所述群体图片的初始人脸表情特征和初始人体情感特征；

根据所述初始人体情感特征和对应人体情感权重，确定所述群体图片的人体情感特征。