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一种基于表情迁移的人脸表情识别方法

摘要

本发明公开了一种基于表情迁移的人脸表情识别方法,属于深度学习与图像处理技术领域。本发明通过提取出高纯度的表情相关特征,进而提高表情识别任务的精度。本发明方法为:利用已有成熟网络提取表情图像的全局特征向量,并使用分解器将全局特征向量分解为特征向量A和特征向量B;进行表情迁移训练,使特征向量A演变为表情相关特征,而特征向量B演变为表情无关特征;利用表情相关特征进行表情识别,输出表情类别。本发明借助表情迁移的辅助任务,将原始的含有干扰信息的表情特征向量分解为表情相关特征向量与表情无关特征向量,表情相关特征向量是高质量的,更利于表情识别任务。

著录项

  • 公开/公告号CN115565226A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2023-01-03

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 电子科技大学;

    申请/专利号CN202211218302.7

  • 发明设计人 任亚洲;吴振谦;蒲晓蓉;

    申请日2022-09-30

  • 分类号G06V40/16;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;

  • 代理机构电子科技大学专利中心;

  • 代理人周刘英

  • 地址 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

  • 入库时间 2023-06-19 18:11:21

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-01-03

    公开

    发明专利申请公布

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