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一种基于三维人脸特征重建和图深度学习的真实环境面部表情识别方法

摘要

一种基于三维人脸特征重建和图深度学习的真实环境面部表情识别方法,通过建立的三维密集人脸重建网络以及端到端的可训练三维人脸特征重建与学习网络模型3DF‑RLN,由单独的2D人脸图像重构得到面部外观和面部几何特征,有效表征了面部表情信息。由面部几何特征得到基于人脸关键点的面部拓扑图,可以反映面部几何特征间的相关性,对面部表情识别及相关研究有重大意义。CNN网络有效提取面部外观特征中包含的表情信息,GCN网络有效提取面部几何特征中包含的信息。由通道注意和softmax构成的融合识别模块有效融合面部外观特征和面部几何特征中包含的互补信息,提高表情识别准确率。总体而言,本方法提高了面部表情识别的准确率,提高真实环境面部表情识别效果。

著录项

  • 公开/公告号CN113989911A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-01-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京邮电大学;

    申请/专利号CN202111483036.6

  • 发明设计人 孙宁;陶江龙;季丰达;

    申请日2021-12-07

  • 分类号G06V40/16(20220101);G06V10/80(20220101);G06V10/82(20220101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构32243 南京正联知识产权代理有限公司;

  • 代理人王素琴

  • 地址 210023 江苏省南京市栖霞区文苑路9号

  • 入库时间 2023-06-19 14:01:55

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