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基于深度学习的情感虚拟现实场景评估方法

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。

著录项

  • 公开/公告号CN109871124B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-10-27

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 华南理工大学;

    申请/专利号CN201910071652.7

  • 申请日2019-01-25

  • 分类号G06F3/01(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构44245 广州市华学知识产权代理有限公司;

  • 代理人林梅繁

  • 地址 510640 广东省广州市天河区五山路381号

  • 入库时间 2022-08-23 11:18:53

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