一种基于卷积神经网络和YOLO算法的情绪分析方法
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一种基于卷积神经网络和YOLO算法的情绪分析方法
申请号:
CN202411738413
申请日期:
2024-11-29
公开号:
CN119669689A
公开日期:
2025-03-21
类型:
发明专利
摘要
本发明公开了一种基于卷积神经网络和YOLO算法的情绪分析方法,包括:收集数据,并对数据进行预处理;构建卷积神经网络模型;对模型进行训练与调整;对模型进行训练与优化;对情绪进行识别推理;对情绪进行分析与融合。本发明通过卷积神经网络,能够自动学习和适应不同的数据模式和问题,可以从输入数据中自动提取特征,无需人工进行复杂的特征工程,而且YOLO算法的结构相对简单,易于理解和实现,同时训练过程简单,能够全面准确的进行情绪分析。
技术关键词
情绪分析方法
构建卷积神经网络
YOLO模型
YOLO算法
卷积神经网络模型
情绪特征
人脸检测技术
深度残差网络
正则化技术
图像
更新模型参数
分布式训练
多模态信息
随机梯度下降
超参数
置信度阈值
人脸位置
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