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一种基于显著表情变化区域辅助学习的人脸表情识别方法

摘要

本发明公开了一种基于显著表情变化区域辅助学习的人脸表情识别方法,其搭建一个辅助学习网络对人脸表情图像中的显著表情变化区域进行特征提取,将主网络与辅助学习网络的前3层特征提取层的参数进行共享,将辅助学习网络的第四层、第五层特征提取层提取的特征与主网络的第四层、第五层进行特征加权融合,使得主网络结构可以学习到辅助网络中的一些显著表情区域的特征;使用人脸检测和定位算法对人脸表情数据集进行处理得到人脸区域图像,用于对主网络进行训练;将人脸区域图像进行预处理得到具有表情显著变化区域的图像,用于对辅助学习网络进行训练,使得表情识别的主网络可以更加集中注意力在显著表情变化的区域,从而提取更加具有辨识力和鲁棒性的表情特征。

著录项

  • 公开/公告号CN109635709B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022.09.23

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中山大学;

    申请/专利号CN201811490141.0

  • 发明设计人 胡海峰;陈文东;

    申请日2018.12.06

  • 分类号G06V40/16;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/08;

  • 代理机构广州粤高专利商标代理有限公司;

  • 代理人林丽明

  • 地址 510260 广东省广州市海珠区新港西路135号

  • 入库时间 2022-09-26 23:21:11

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