[发明专利]基于联合学习身份和情感信息的面部表情识别方法在审
| 申请号： | 201811220643.1 | 申请日： | 2018-10-19 |
| 公开（公告）号： | CN109359599A | 公开（公告）日： | 2019-02-19 |
| 发明（设计）人： | 李明;邹小兵 | 申请（专利权）人： | 昆山杜克大学;中山大学附属第三医院（中山大学肝脏病医院） |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 佛山帮专知识产权代理事务所(普通合伙) 44387 | 代理人： | 颜德昊 |
| 地址： | 215300 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于联合学习身份信息和情感信息的面部表情识别方法，包括人脸识别图像数据库和面部表情图像数据库，利用人脸识别图像数据库独立训练面部身份信息网络支路，训练完毕后将最后的全连接层去掉，通过神经网络可以提取得到输入图像的身份特征向量；利用面部表情图像数据库训练面部表情信息网络支路，完毕后把全连接层去掉，通过神经网络可以提取得到输入图像的情感特征向量；将身份特征向量和情感特征向量串联在一起得到串联面部特征表达；将融合身份信息和面部信息的串联面部表达特征馈送给全连接层，后续训练仅使用面部表情图像数据库对合并网络进行联合学习和优化。本发明提升面部表情识别方法对于受试者个体间自身差异的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 图像数据库 面部表情识别 面部表情 身份信息 连接层 串联 情感特征向量 情感信息 人脸识别 身份特征 神经网络 输入图像 网络支路 向量 面部表情信息 面部特征 面部信息 鲁棒性 联合 后把 学习 合并 融合 身份 优化 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于联合学习身份信息和情感信息的面部表情识别方法，其特征在于，包括以下步骤：使用人脸识别图像数据库和面部表情图像数据库来联合训练神经网络和优化神经网络；所述人脸识别图像数据库用于独立训练和优化面部身份信息网络支路，训练完毕后将最后的人脸身份输出层去掉，只提取得到输入图像对应的身份特征向量；所述面部表情图像数据库用于独立训练和优化面部表情信息网络支路，训练完毕后把最后的面部表情输出层去掉，只提取得到输入图像对应的情感特征向量；将身份特征向量和情感特征向量串联在一起得到串联面部特征表达；最后将融合了身份信息和面部信息的串联面部表达特征馈送给随后的面部表情输出层；在后续网络训练过程中，仅使用面部表情图像数据库对合并网络进行联合学习和优化，并最终预测面部表情识别结果。
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