可见光面部图像的多路信息融合及人工智能情绪监测方法

摘要

本申请提供一种可见光面部图像的多路信息融合及人工智能情绪监测方法，其中，本方法基于面部图像中预设特征点集群确定第一概率特征向量，同时利用卷积神经网络确定图像级的第二概率特征向量，进而结合图像序列间的时间信息生成情绪特征矩阵，此外，基于预设面部子区域图像以及相邻帧间光流图确定第三概率特征向量，对上述三个概率特征向量进行特征融合从而获取融合特征向量，最终基于上述三个概率特征向量、情绪特征矩阵和融合特征向量，确定监测个体的情绪状态分布。本申请利用上述三条分析通路处理面部视频，挖掘面部图像的空间及帧间时间特征，针对不同维度的特征进行全面分析及有效融合，保证高效分析的同时提高了情绪状态监测的精确度。