[发明专利]基于平行卷积神经网络特征图融合的人脸表情识别方法有效
| 申请号： | 201810373477.2 | 申请日： | 2018-04-24 |
| 公开（公告）号： | CN108615010B | 公开（公告）日： | 2022-02-11 |
| 发明（设计）人： | 蔡军;昌泉;蔡芳;唐贤伦;陈晓雷;魏畅;伍亚明;林文星 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V30/19;G06N3/04 |
| 代理公司： | 重庆市恒信知识产权代理有限公司 50102 | 代理人： | 刘小红;陈栋梁 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明请求保护一种基于平行卷积神经网络特征图融合的人脸表情识别方法。该方法模拟人双眼视觉通道，设计一种平行结构的卷积神经网络，在卷积池化层后对平行通道的特征图进行融合；并在全连接层结构上，将其中一通道采用稀疏全连接输出，另一通道采用稠密全连接输出，最后二者输出融合并分类；采用人脸表情数据进行模型训练达到较高识别率后使用测试样本检测模型的识别效果，并获得较高的识别准确率，为情感分析人脸表情识别提供了一个新的方法。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 平行 卷积 神经网络 特征 融合 表情 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于平行卷积神经网络特征图融合的人脸表情识别方法，其特征在于，包括以下步骤：将人脸表情图像进行包括截取人脸面部区域和归一化步骤在内的预处理操作；将处理后图像输入平行卷积神经网络的不同通道进行卷积池化运算；对平行卷积神经网络的最后一个池化层输出的特征图进行特征比例融合得到融合后特征图；再将融合后特征图展开成一维向量的全连接形式，然后做不同连接复杂度的全连接的特征信息组合；最后将组合信息用于分类识别。
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