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申请/专利权人：北京清博智能科技有限公司;咪咕文化科技有限公司
摘要：本发明公开了一种人机交互图像情绪识别方法及其系统，属于涉及计算机视觉和人工智能领域，包括以下步骤：采集用户的面部表情图像：使用摄像头或其他图像采集设备，对用户的面部表情进行实时或离线采集，获取面部表情图像，采集用户的面部表情图像，可以实现通过深度学习模型对图像数据进行特征提取和情绪分类，可以更准确地识别出用户的情绪状态，从而提高人机交互的效果，这种方法利用了深度学习的强大能力，能够自动学习和提取图像中的关键特征，进而准确地判断用户的情绪状态，通过深度学习模型对图像数据进行特征提取和情绪分类，不仅可以提高情绪识别的准确性，还可以实现实时的情绪监测。
主权项：1.一种人机交互图像情绪识别方法及其系统，其特征在于，该方法包括以下步骤：1采集用户的面部表情图像：使用摄像头或其他图像采集设备，对用户的面部表情进行实时或离线采集，获取面部表情图像；2引入多模态数据：通过其他与情绪相关的因素，肢体语言、眼神接触，通过综合分析多个模态的数据，更准确地判断用户的真实情绪；3结合上下文信息：通过考虑用户的上下文信息，对话内容、环境背景，通过将情绪判断与上下文信息相结合，可以更好地理解用户的情绪表达，并减少误判的可能性；4利用深度学习算法对图像进行特征提取：将采集到的面部表情图像输入到深度学习算法中，该算法会自动提取出图像中的关键特征；5将提取的特征输入到分类模型中，得到用户的情绪类别：将提取到的特征作为输入，输入到预先训练好的分类模型中，该模型会根据输入的特征判断用户的情绪类别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京清博智能科技有限公司 咪咕文化科技有限公司 一种人机交互图像情绪识别方法及其系统
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