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一种基于双分支网络的面部表情识别模型的构建方法

摘要

本发明公开了一种基于双分支网络的面部表情识别模型的构建方法,包括:S1,样本集预处理并数值化;S2,样本集划分为训练集和测试集;S3,构建双分支网络;S4,定义目标函数;S5,利用训练集训练所述双分支网络得到面部表情识别模型;S6,利用测试集验证所述面部表情识别模型的准确率。本发明通过构建双分支网络分别对脸部区域图像和眉眼区域图像进行特征提取和分类,以解某些特定因素的影响导致脸部的表情差异较大而降低识别率,以及单一卷积神经网络不能充分利用表情变换蕴含的时间序列信息造成资源浪费的问题。

著录项

  • 公开/公告号CN111652171A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-09-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 电子科技大学;

    申请/专利号CN202010518449.2

  • 申请日2020-06-09

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构51214 成都九鼎天元知识产权代理有限公司;

  • 代理人钱成岑

  • 地址 611731 四川省成都市成华区建设北路二段4号

  • 入库时间 2023-06-19 08:14:27

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-08-05

    授权

    发明专利权授予

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