一种基于深度卷积网络的情绪预测系统
基本信息
| 申请号 | CN201811531237.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN109583419A | 公开（公告）日 | 2019-04-05 |
| 申请公布号 | CN109583419A | 申请公布日 | 2019-04-05 |
| 分类号 | G06K9/00（2006.01）I; G06K9/62（2006.01）I; G06N3/04（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 梁佐鑫 | 申请（专利权）人 | 深圳市淘米科技有限公司 |
| 代理机构 | 东莞市神州众达专利商标事务所（普通合伙） | 代理人 | 深圳市淘米科技有限公司;嘉康信息科技（深圳）有限公司 |
| 地址 | 518055 广东省深圳市南山区西丽街道科技园北区齐民道1号贝特尔大厦3楼 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度卷积网络的情绪预测系统，进一步地，包括制作人脸情绪样本图库、利用卷积神经网络训练生成分类器、利用分类器进行人脸情绪预判步骤，所述制作人脸情绪样本图库包括以下步骤：S11、样本收集：收集整理人脸表情图片，S12、样本分类：对收集的人脸表情图片进行分类处理。本文将人脸情绪分为三类：中性、积极、消极。该种发明设计合理，功能实用，通过对原始图像直接进行特征提取再进行识别，识别效果将会较差。为解决该问题，在搭建神经网络时增加了神经网络的层数，使网络能提取更深层的特征；其中包括24个卷积层和2个全连接层。多层次的卷积神经网络对分类效果和识别鲁棒性都有较好的提高，该发明结构多样，适合推广。 |
