面部红外热图的灌注优化及人工智能情绪监测方法

作者：丁帅; 李莹辉; 李霄剑; 杨成佳; 杨善林; 吴传亮; 俞尧; 周万隆

来源：2019-09-02, 中国, ZL201910823131.2.

本申请提供一种面部红外热图的灌注优化及人工智能情绪监测方法,其中,基于监测目标个体面部红外视频,利用CNN-BiGRU-Attention网络模型对每帧面部红外图像对应的血液灌注伪彩色图进行处理,进而挖掘蕴含在帧内空间特征向量矩阵；此外,利用BiGRU层确定面部红外视频帧间时间特征向量矩阵；最后基于每帧面部红外图像对应的空间特征向量矩阵和相邻帧间时间特征向量矩阵,确定监测目标个体针对每种预设情绪状态的概率特征信息。上述技术方案将CNN与BiGRU结合,BiGRU模块引入Attention机制,充分提取图像的空间特征和帧间时间特征,进而联合识别监测目标个体对于每种预设情绪状态的概率特征信息,可以在非干扰的测试环境中获取更加真实的情绪分布,有效提高了情绪识别的效率及准确度。

• 单位
  中国航天员科研训练中心; 合肥工业大学