[发明专利]基于深度学习的情感虚拟现实场景评估方法有效
| 申请号： | 201910071652.7 | 申请日： | 2019-01-25 |
| 公开（公告）号： | CN109871124B | 公开（公告）日： | 2020-10-27 |
| 发明（设计）人： | 晋建秀;张文卓;徐向民;舒琳;黎璎萱 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06F3/01 | 分类号： | G06F3/01;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 林梅繁 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及视频图像数据处理领域，具体为基于深度学习的情感虚拟现实场景评估方法，包括步骤：获取多种情绪类型的样本图像组成样本库并进行预处理；标准化虚拟现实场景中动态视觉的图像数据及待评估虚拟现实场景采集，在符合时长要求的虚拟现实场景中截取一系列图像，获取待评估的图像数据组成待评估样本库；利用预处理后的情绪刺激样本图像构建和训练深度神经网络模型；使用深度神经网络模型对待评估虚拟现实场景中采集的动态视觉图像进行评估，输出评估的情绪类型。该方法对每帧视频画面各个视角中包含特征的权重进行合理的分配，并综合考虑虚拟现实场景持续的时长，可充分在时间轴上对虚拟现实场景进行情绪触发评估。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 情感 虚拟现实 场景 评估 方法 | ||
【主权项】：
1.基于深度学习的情感虚拟现实场景评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取多种情绪类型的样本图像组成样本库，并对所述样本库中的情绪刺激样本图像进行预处理；S2、标准化虚拟现实场景中动态视觉的图像数据及待评估虚拟现实场景采集，在符合时长要求的虚拟现实场景中，截取一系列图像，获取待评估的图像数据组成待评估样本库；S3、利用预处理后的情绪刺激样本图像构建和训练深度神经网络模型；S4、使用深度神经网络模型对待评估虚拟现实场景中采集的动态视觉图像进行评估，输出评估的情绪类型。
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