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申请/专利权人：南京云设智能科技有限公司;南京邮电大学
申请日：2024-02-18
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118247819A
主分类号：G06V40/16
分类号：G06V40/16;G06V10/82;G06V10/74;G06N3/0464;G06N3/006;G06N3/0985;G06N3/084
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明公开了一种基于改进布谷鸟算法的微表情识别方法，采用卷积神经网络人脸识别技术对摄像头采集的图像进行人脸区域的识别，进行人脸图像预处理，进行图像特征提取，面部特征向量集送入基于改进布谷鸟算法的深度学习分类器。分类器进行初始种群的生成，并设置目标优化函数为图片分类的准确率，在达到最大迭代次数或终止条件时，输出最优特征子集和模型参数并进行应用，在没有达到时，采用基于改进布谷鸟算法的反馈优化方法进行反馈优化。本发明采用改进布谷鸟算法对深度学习模型进行优化，获取性能较优的模型用于实时监控，最后采用最邻近算法用于情绪异常点检测并按情绪分量进行心理问题的风险等级的研判，科学合理的进行心理健康评估。
主权项：1.一种基于改进布谷鸟算法的微表情识别方法，其特征在于，包括步骤：（1）采用摄像头设备实时采集图像；（2）采用卷积神经网络人脸识别技术对摄像头采集的图像进行人脸区域的识别，得到人脸图像；（3）进行人脸图像预处理；（4）对预处理之后的人脸图像进行图像特征提取；（5）特征提取之后面部特征向量集送入基于改进布谷鸟算法的深度学习分类器，进行微表情分类识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京云设智能科技有限公司;南京邮电大学 基于改进布谷鸟算法的微表情识别方法
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