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基于人脸表情识别的顾客满意度获取方法

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本发明涉及一种基于人脸表情识别的顾客满意度获取方法，包括：通过摄像头采集图像；基于Haar特征的AdaBoost人脸检测方法，对采集图像进行人脸检测；选取fer2013表情数据集，训练卷积神经网络，得到表情识别模型；由表情识别模型对检测到的人脸图片进行表情识别，得到表情分类结果；根据表情分类结果，获取对应的顾客满意度结果。与现有技术相比，本发明基于Haar特征的AdaBoost分类器实现人脸检测、基于卷积神经网络实现表情识别，将两者有效结合以获取顾客满意度结果，并且对传统卷积神经网络结构进行了改进，提高了训练速度、缩短了训练时间、增强了卷积神经网络的鲁棒性，能够精准提取表情特征。

著录项

公开/公告号CN110399821A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-11-01

原文格式PDF
申请/专利权人上海师范大学;
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申请/专利号CN201910645551.6
发明设计人赵勤;高浩然;陈宇宁;卢柄屹;侯瑞君;徐腾;
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申请日2019-07-17
分类号
代理机构上海科盛知识产权代理有限公司;
代理人叶敏华
地址 200234 上海市徐汇区桂林路100号
入库时间 2024-02-19 14:26:01

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-11-26

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20190717

实质审查的生效
2019-11-01

公开

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