基于多任务学习与深度学习的人脸情绪分析方法及系统

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专利状态

基于多任务学习与深度学习的人脸情绪分析方法及系统

有效

专利申请进度

申请

2017-07-21

申请公布

2017-12-12

授权

2020-05-19

预估到期

2037-07-21

专利基础信息

申请号	CN201710602227.7	申请日	2017-07-21
申请公布号	CN107463888A	申请公布日	2017-12-12
授权公布号	CN107463888B	授权公告日	2020-05-19
分类号	G06K9/00;G06N3/04
分类	计算；推算；计数;
申请人名称	竹间智能科技（上海）有限公司
申请人地址	上海市浦东新区自由贸易试验区富特东一路146号1幢楼2层2075室

专利法律状态

2020-05-19

授权

状态信息

授权
2018-01-05

实质审查的生效

状态信息

实质审查的生效IPC(主分类):G06K 9/00申请日:20170721
2017-12-12

公布

状态信息

公开

摘要

本发明提供的基于多任务学习与深度学习的人脸情绪分析方法及系统，包括利用卷积神经网络学习人脸库中预设的分析任务的卷积层，得到人脸分析模型；获取待分析人脸图像，利用人脸检测算法对所述待分析人脸图像进行分析，提取待分析人脸图像中人脸区域；利用所述人脸分析模型对所述待分析人脸图像进行预测，得到所述待分析人脸图像中每个人脸区域对应的情绪信息。本发明应用多任务学习的概念于卷积神经网络上，使得多种和人脸相关的分析任务，可以用同一个分析模型来识别，如此可以减少分析模型的大小和加快识别的时间。另外，本发明针对人脸的不同部位用不同的卷积层来描述，使得各卷积层的任务较单一且专精，可以达到更好的识别效果。

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