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申请/专利权人：中山大学
摘要：本发明涉及基于计算机视觉的室内人员痛苦表情识别方法和系统。其方法包括：获取输入视频中包含人脸的现场图像，提取人脸图像，将人脸图像输入至基于深度可分离的神经网络模型，输出与人脸图像关联的表情识别结果，神经网络模型包括多个深度可分离的剩余卷积层，在神经网络模型训练时，对原始表情数据库进行数据集合并分别重新生成三分类数据库和六分类数据库，分别采用三分类数据库和六分类数据库进行模型训练。本发明采用轻量化神经网络模型，通过数据集合并和扩充构均衡化的训练数据库，在保证整体识别准确率不变的前提下，提高识别准确率以及表情分类精度，实现实时视频监控及痛苦表情识别。
主权项：1.一种基于计算机视觉的室内人员痛苦表情识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S10、获取所述计算机视觉输入视频中包含人脸的现场图像，提取人脸图像；S20、将所述人脸图像输入至基于深度可分离的神经网络模型；S30、通过所述神经网络模型输出与所述人脸图像关联的表情识别结果；其中，所述神经网络模型包括多个深度可分离的剩余卷积层；在所述神经网络模型训练时，对原始表情数据库进行数据集合并分别重新生成三分类数据库和六分类数据库，分别采用所述三分类数据库和所述六分类数据库对所述神经网络模型进行训练；其中，所述三分类数据库包括消极数据集、中性数据集和积极数据集；所述六分类数据库包括愤怒数据集、厌恶和惊讶数据集、悲伤数据集、恐惧数据集、快乐数据集和中性数据集。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学 基于计算机视觉的室内人员痛苦表情识别方法及系统
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