[发明专利]一种基于反馈卷积神经网络的面部表情识别方法有效
| 申请号： | 201910256577.1 | 申请日： | 2019-04-01 |
| 公开（公告）号： | CN110059593B | 公开（公告）日： | 2022-09-30 |
| 发明（设计）人： | 闫铮;刘恒广 | 申请（专利权）人： | 华侨大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/82 |
| 代理公司： | 厦门市首创君合专利事务所有限公司 35204 | 代理人： | 张松亭;李艾华 |
| 地址： | 362000 福建省*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于反馈卷积神经网络的面部表情识别方法，包括：首先采用摄像头采集RGB图像，然后对其进行预处理，预处理的步骤包括人脸检测、人脸配准、尺度变换以及样本扩充，然后将预处理后的表情图像用于反馈卷积神经网络的训练和测试。所述反馈卷积神经网络中包含有多个反馈层，使得反馈卷积神经网络能尽可能多的提取到有助于识别表情的特征，而尽可能少的提取身份、姿态等无关特征，以提升模型识别表情的准确率和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 反馈 卷积 神经网络 面部 表情 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于反馈卷积神经网络的面部表情识别方法，其特征在于，包括：人脸检测，采用MTCNN方法进行人脸检测；人脸姿态矫正，利用仿射变换矩阵对检测到的人脸进行人脸姿态变换以进行矫正；面部表情识别，通过训练好的包括基本卷积神经网络baseCNN和反馈层的反馈卷积神经网络进行矫正后面部表情特征的提取，获得面部表情的分类；所述面部表情的分类包括高兴、愤怒、悲伤、恐惧、沮丧、惊讶和中性。
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