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一种基于面部关键点和深度神经网络的人脸表情识别方法

摘要

本发明公开了一种基于面部关键点和深度神经网络的人脸表情识别方法,可用于实现对人脸面部表情的实时检测。该发明主要包括:获取人脸表情数据集,通过预处理提取出68个面部关键点,并对眼部、鼻部、嘴部区域进行划分,以此分别获得多路图像数据以及关键点坐标数据;训练表情分类网络,对图像数据和坐标数据分别采用卷积层和图卷积层提取特征,输出分类结果;在人脸表情分类数据集上评估网络的识别效果。本发明相比于当前主要的人脸面部表情分类算法,在保证识别实时性的前提下,获得了更高的平均分类准确率,是一种高质量的人脸面部表情识别算法。

著录项

  • 公开/公告号CN114663953A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-06-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 东南大学;

    申请/专利号CN202210318271.6

  • 发明设计人 李春国;吴宇凡;刘周勇;杨绿溪;

    申请日2022-03-29

  • 分类号G06V40/16;G06N3/08;

  • 代理机构南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙);

  • 代理人秦秋星

  • 地址 211102 江苏省南京市江宁区东南大学路2号

  • 入库时间 2023-06-19 15:44:42

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-06-24

    公开

    发明专利申请公布

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