公开(公告)号：CN112801009B

公开(公告)日：2023-02-14

申请号：CN202110168280.7

申请日：2021-02-07

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 田翔 ,  冯国权 ,  刘芳 ,  王琳

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明提供了一种基于双流网络的面部情感识别方法、装置、介质及设备；其中方法包括预处理工序、空间特征提取工序、时间相位差特征提取工序、特征融合工序以及时序结果判别工序；预处理工序从视频中检测以及裁剪出人脸所在区域，并抽取关键帧；空间特征提取工序通过卷积神经网络提取面部图片帧的特征向量；时间相位差特征提取工序采用方向可操纵金字塔对相邻帧提取相位差特征向量；特征融合工序将空间特征和时间特征按分配的权重整合，得到用于判别的双流特征向量；时序结果判别工序通过GRU对双流特征向量进行关联和判别，得到量化的面部情感的活跃程度和积极/消极程度。本发明面部情感识别准确率高效，具有良好的识别效果。

公开(公告)号：CN112801009A

公开(公告)日：2021-05-14

申请号：CN202110168280.7

申请日：2021-02-07

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 田翔 ,  冯国权 ,  刘芳 ,  王琳

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供了一种基于双流网络的面部情感识别方法、装置、介质及设备；其中方法包括预处理工序、空间特征提取工序、时间相位差特征提取工序、特征融合工序以及时序结果判别工序；预处理工序从视频中检测以及裁剪出人脸所在区域，并抽取关键帧；空间特征提取工序通过卷积神经网络提取面部图片帧的特征向量；时间相位差特征提取工序采用方向可操纵金字塔对相邻帧提取相位差特征向量；特征融合工序将空间特征和时间特征按分配的权重整合，得到用于判别的双流特征向量；时序结果判别工序通过GRU对双流特征向量进行关联和判别，得到量化的面部情感的活跃程度和积极/消极程度。本发明面部情感识别准确率高效，具有良好的识别效果。