[发明专利]一种自然环境下人脸表情识别的特征增强方法在审
| 申请号： | 202211306381.7 | 申请日： | 2022-10-25 |
| 公开（公告）号： | CN116052239A | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 田文洪 | 申请（专利权）人： | 成都中科云集信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/82;G06N3/045 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610000 四川省成都市成华区*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 自然环境 下人 表情 识别 特征 增强 方法 | ||
1.一种自然环境下人脸表情识别的特征增强方法，其特征在于，包括：将Transformer视为增强模块,针对野外复杂无约束环境下的人脸表情图像，提出一个人脸表情识别的特征增强方法。
2.基于权利要求1的所述的将Transformer模型视为增强模块, 本方案使用了在Transformer中起重要作用的注意力机制，融合空间注意力和通道注意力机制；以通道序列和空间序列的形式将特征图作为变换器（Transformer）的输入，训练学习以在空间维度和通道维度上增强特征图（Feature Maps）。
3.基于权利要求1的所述的将Transformer视为增强模块,以空间序列的形式将特征图作为变换器（Transformer）模块的输入，训练学习以在空间维度增强特征图。
4.基于权利要求1的所述的将Transformer视为增强模块,以通道序列形式将特征图作为变换器（Transformer）的输入，训练学习以在通道维度上增强特征图。
5.基于权利要求1的所述的设计了一种人脸表情识别的特征增强模块，该模块是一种基于Transformer架构的Transformer Block Enhancement Module（TBEM），这是一种提高CNN表示能力的新方法，该增强模块应用Transformer结构分别在通道和空间维度上增强特征图的特征表示，可以嵌入到大多数卷积神经网络中以提高其性能。
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