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基于多任务学习与深度学习的人脸情绪分析方法及系统

摘要

本发明提供的基于多任务学习与深度学习的人脸情绪分析方法及系统,包括利用卷积神经网络学习人脸库中预设的分析任务的卷积层,得到人脸分析模型;获取待分析人脸图像,利用人脸检测算法对所述待分析人脸图像进行分析,提取待分析人脸图像中人脸区域;利用所述人脸分析模型对所述待分析人脸图像进行预测,得到所述待分析人脸图像中每个人脸区域对应的情绪信息。本发明应用多任务学习的概念于卷积神经网络上,使得多种和人脸相关的分析任务,可以用同一个分析模型来识别,如此可以减少分析模型的大小和加快识别的时间。另外,本发明针对人脸的不同部位用不同的卷积层来描述,使得各卷积层的任务较单一且专精,可以达到更好的识别效果。

著录项

  • 公开/公告号CN107463888B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-05-19

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 竹间智能科技(上海)有限公司;

    申请/专利号CN201710602227.7

  • 发明设计人 简仁贤;杨闵淳;张为义;许世焕;

    申请日2017-07-21

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构11514 北京酷爱智慧知识产权代理有限公司;

  • 代理人安娜

  • 地址 200233 上海市浦东新区自由贸易试验区富特东一路146号1幢楼2层2075室

  • 入库时间 2022-08-23 10:58:49

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-05-19

    授权

    授权

  • 2018-01-05

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20170721

    实质审查的生效

  • 2017-12-12

    公开

    公开

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