【技术实现步骤摘要】
模型训练方法、装置、情绪识别方法、装置、设备与介质
本专利技术涉及情绪识别领域，尤其涉及一种模型训练方法、装置、情绪识别方法、装置、设备与介质。
技术介绍
情绪识别，可理解为根据人的图像、声音等素材对人的情绪进行识别，得到对应情绪信息的过程。例如可以利用经训练的情绪识别模型对人的情绪进行识别。该模型可通过机器学习的方式训练确定。现有相关技术中，可利用实际采集到的视频段素材对情绪识别模型进行训练。然而，现有的训练过程中，大多是靠大量的人力来对视频段素材进行标注，工作量较大。
技术实现思路
本专利技术提供一种模型训练方法、装置、情绪识别方法、装置、设备与介质，以解决对素材进行标注的工作量较大的问题。根据本专利技术的第一方面，提供了一种情绪识别的模型训练方法，包括：获取现实人脸的现实视频；对所述现实视频中的现实人脸进行建模，得到对应的虚拟人脸，并产生所述现实视频对应的虚拟视频，所述虚拟视频中虚拟人脸随时间的变化与所述现实视频中现实人脸随时间的变化相同，所述虚拟人脸的人脸形貌与所述...
【技术保护点】
1.一种情绪识别的模型训练方法，其特征在于，包括：/n获取现实人脸的现实视频；/n对所述现实视频中的现实人脸进行建模，得到对应的虚拟人脸，并产生所述现实视频对应的虚拟视频，所述虚拟视频中虚拟人脸随时间的变化与所述现实视频中现实人脸随时间的变化相同，所述虚拟人脸的人脸形貌与所述现实人脸的形貌相同；/n确定所述虚拟视频的各第一视频段素材，并确定每个第一视频段素材对应所标注的情绪信息；/n变换所述第一视频段素材中虚拟人脸的显示属性信息，得到各第一视频段素材变换显示属性信息后的第二视频段素材；/n标注所述第二视频段素材的情绪信息为变换显示属性信息前的第一视频段素材的情绪信息；/n利...
【技术特征摘要】
1.一种情绪识别的模型训练方法，其特征在于，包括：
获取现实人脸的现实视频；
对所述现实视频中的现实人脸进行建模，得到对应的虚拟人脸，并产生所述现实视频对应的虚拟视频，所述虚拟视频中虚拟人脸随时间的变化与所述现实视频中现实人脸随时间的变化相同，所述虚拟人脸的人脸形貌与所述现实人脸的形貌相同；
确定所述虚拟视频的各第一视频段素材，并确定每个第一视频段素材对应所标注的情绪信息；
变换所述第一视频段素材中虚拟人脸的显示属性信息，得到各第一视频段素材变换显示属性信息后的第二视频段素材；
标注所述第二视频段素材的情绪信息为变换显示属性信息前的第一视频段素材的情绪信息；
利用所述第一视频段素材、所述第二视频素材，以及对应所标注的情绪信息对情绪识别模型进行训练。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述显示属性信息包括人物属性信息，所述人物属性信息用于表征模拟所述虚拟人脸所配置的人物特征，所述人物特征包括人物肤色、人物年龄、人物发型与人物性别中至少之一，所述虚拟人脸的显示形貌能够随所述人物特征的变化而变化。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述显示属性信息包括环境属性信息，所述环境属性信息用于表征模拟所述虚拟人脸所配置的环境特征，所述环境特征包括环境光的数量、照射方式、强度、颜色中至少之一，所述虚拟人脸的显示形貌能够随所述环境特征的变化而变化。
4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述虚拟人脸是通过三维建模产生的。
5.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述情绪识别模型为驾驶员情绪识别模型，所述现实视频为对驾驶员驾驶车辆过程采集到的视频。
6.一种情绪识别的模型训练装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取人脸的现实视频；<...
【专利技术属性】
技术研发人员：李佳，颜卿，袁一，潘晓良，
申请(专利权)人：上海能塔智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31
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