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本发明公开了采用3D卷积的特征融合网络的人脸异常情绪识别方法，包括：收集人脸面部的视频，标注视频中人的面部表情，形成训练集；对训练集的图像中的人脸区域进行定位；针对步骤2定位的人脸区域，确定人脸的关键点；构建基于3D卷积的特征融合网络模型并进行训练；对待测视频中人的表情进行检测、分类；判断检测出的表情是否是异常情绪，若是异常情绪，则通知监护人员。本发明实现了对人脸情绪的自动识别，增强了视频监控系统的智能性，减少了相关监控人员的工作量，节省人力。本发明的方法在检测情绪时利用了情绪的前后时序信息，情
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112163459 A
(43)申请公布日 2021.01.01
(21)申请号 202010922599.X
(22)申请日 2020.09.04
(71)申请人 三峡大学
地址 44
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