[发明专利]一种基于面部显著特征的情感分析方法在审
| 申请号： | 201910778975.X | 申请日： | 2019-08-22 |
| 公开（公告）号： | CN110580457A | 公开（公告）日： | 2019-12-17 |
| 发明（设计）人： | 孙强;刘磊;张龙涛 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 61214 西安弘理专利事务所 | 代理人： | 王蕊转 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开的一种基于面部显著特征的情感分析方法，包括输入图像，消除图像中头部倾斜，得到对齐后的面部图像；提取对齐后的面部图像的面部显著区域特征；随后融合以及选择，剔除情感无关因素的影响，筛选情感特征；将最后送入SVR训练并预测。本发明情感分析方法提取对光照和旋转具有鲁棒性的ULBP特征；采用显著性堆叠降噪自编码网络，对ULBP特征选择降维，挑选出对情感具有判别力的特征；采用SVR训练，预测连续的情感标签；不但同时兼具了面部判别块和面部特征点的优势，同时进行选择降维，保留情感相关特征，剔除了原特征中存在的冗余信息，最终采用连续维度描述，全面的对面部情感信息进行分析。 | ||
| 搜索关键词： | 面部图像 情感分析 对齐 降维 剔除 显著区域特征 方法提取 面部特征 情感标签 情感特征 情感信息 冗余信息 输入图像 特征选择 维度描述 显著特征 鲁棒性 显著性 自编码 预测 堆叠 降噪 光照 送入 筛选 图像 融合 保留 网络 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于面部显著特征的情感分析方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1，输入待对齐图像和对应的标准正面图像，对图像进行预处理，消除图像中头部倾斜，得到对齐后的面部图像；/n步骤2，提取步骤1中对齐后的面部图像的面部显著区域特征；/n步骤3，对步骤2得到的面部显著区域特征进行融合以及选择，剔除情感无关因素的影响，筛选情感特征；/n步骤4，将步骤3筛选的情感特征送入SVR模型训练，并预测连续的情感标签。/n
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