[发明专利]一种基于卷积神经网络的人脸表情识别方法在审
| 申请号： | 201711344904.6 | 申请日： | 2017-12-15 |
| 公开（公告）号： | CN108256426A | 公开（公告）日： | 2018-07-06 |
| 发明（设计）人： | 产文涛;王卫;唐飞;徐龙;范留洋;杨春合;王东洁;郭庆彬;苏翔;高鑫;潘思宇;袁泉 | 申请（专利权）人： | 安徽四创电子股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 合肥和瑞知识产权代理事务所(普通合伙) 34118 | 代理人： | 王挺 |
| 地址： | 230088 安徽省合肥*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种人脸表情识别方法，特别涉及一种基于卷积神经网络的人脸表情识别方法。本发明首先从视频中获取人脸图像，对获取到的人脸图像进行尺度归一化操作处理，得到尺寸相同的人脸图像，并对所述尺寸相同的人脸图像进行对齐预处理操作，得到预处理后的人脸图像；使用卷积神经网络对预处理后的人脸图像进行特征提取操作，得到人脸图像的特征，利用Softmax分类器对所述人脸图像的特征进行分类识别操作，利用卷积神经网络实现的人脸表情识别算法是一种端对端的过程，本方法只需对人脸图像做简单的预处理，然后送入卷积神经网络中，自动进行特征提取，并给出分类结果，不仅大幅度的提高了准确率，减少了可调参数，极大程度上简化了中间的处理步骤。 | ||
| 搜索关键词： | 人脸图像 卷积神经网络 人脸表情识别 预处理 特征提取 尺度归一化 预处理操作 操作处理 分类结果 分类识别 可调参数 对齐 分类器 准确率 算法 送入 视频 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的人脸表情识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、从视频中获取人脸图像；S2、对获取到的人脸图像进行尺度归一化操作处理，得到尺寸相同的人脸图像，并对所述尺寸相同的人脸图像进行对齐预处理操作，得到预处理后的人脸图像；S3、使用卷积神经网络对预处理后的人脸图像进行特征提取操作，得到人脸图像的特征；S4、利用Softmax分类器对所述人脸图像的特征进行分类识别操作，得到表情识别结果。
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