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申请/专利权人：风变科技(深圳)有限公司

摘要：本申请涉及一种情绪识别方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取待识别面部图片；通过预先训练的用于情绪识别的深度学习模型对所述待识别面部图片进行情绪分类，得到预设类型情绪的概率；所述预设类型的情绪包括第一类型情绪和第二类型情绪；当所述第一类型情绪的概率大于第一阈值时，对所述待识别面部图片进行识别得到局部特征值；获取局部特征判断规则，并根据所述局部特征判断规则对所述局部特征值进行计算，得到局部动作概率；根据所述第一类型情绪的概率、所述第二类型情绪的概率和所述局部动作概率，得到所述待识别面部图片对应的情绪。采用本方法能够提高情绪识别的准确率。

主权项：1.一种情绪识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别面部图片；通过预先训练的用于情绪识别的深度学习模型对所述待识别面部图片进行情绪分类，得到预设类型情绪的概率；所述预设类型的情绪包括第一类型情绪和第二类型情绪，所述第一类型情绪包括中性情绪，所述第二类型情绪包括消极情绪和积极情绪；当所述第一类型情绪的概率大于第一阈值时，对所述待识别面部图片进行识别得到局部特征值，所述局部特征值包括眼部特征值和嘴部特征值其中至少一个；获取局部特征判断规则，并根据所述局部特征判断规则对所述局部特征值进行计算，得到局部动作概率；根据所述第一类型情绪的概率、所述第二类型情绪的概率和所述局部动作概率，得到所述待识别面部图片对应的情绪；所述对所述待识别面部图片进行识别得到局部特征值之后，还包括：将所述局部特征值按照时间顺序更新至局部特征动态序列中；获取局部特征判断规则，并根据所述局部特征判断规则对所述局部特征值进行计算，得到局部动作概率，包括：通过预设的规则从所述局部特征动态序列中提取第一类型情绪下眉毛角度；确定当前表情下眉毛角度与所述第一类型情绪下眉毛角度的第一差值以及皱眉表情下眉毛角度与所述第一类型情绪下眉毛角度的第一最大差值；根据所述第一差值与所述第一最大差值的比率得到皱眉概率；或通过预设的规则从所述局部特征动态序列中提取第一类型情绪下嘴角特征值；确定当前表情下所述嘴角特征值与所述第一类型情绪下嘴角特征值的第二差值，嘴角上扬表情下嘴角特征值与所述第一类型情绪下嘴角特征值的第二最大差值以及嘴角下移表情下嘴角特征值与所述第一类型情绪下嘴角特征值的第三最大差值；根据所述第二差值与所述第二最大差值的比率得到嘴角上扬概率，根据所述第二差值与所述第三最大差值的比率得到嘴角下移概率。

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