[发明专利]一种改进MobileNet模型的人脸表情识别方法有效
| 申请号： | 201910345248.4 | 申请日： | 2019-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN111860046B | 公开（公告）日： | 2022-10-11 |
| 发明（设计）人： | 何小海;王韦祥;周欣;卿粼波;王正勇;吴小强;吴晓红;滕奇志 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04 |
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| 地址： | 610065 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提出一种改进的MobileNet网络模型，在保留MobileNet轻量级整体结构的情况下，结合人脸表情识别的特点，进一步精简网络，使网络接收48*48的单通道灰度图片。为了减少网络计算量，保留了MobileNetV1模型中的深度可分离卷积层。同时为了解决在深度卷积层后引入非线性激活函数可能会导致信息丢失的问题，本发明在深度卷积层后直接舍弃非线性激活函数，采用MobileNetV2中提到的线性输出。网络模型使用了线性支持向量机进行人脸表情分类网络模型。最终本发明网络模型参数较MobileNetV1及MobileNetV2大大减少。本发明模型在CK+数据集上进行实验，在测试集上实现了较好的识别性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 改进 mobilenet 模型 表情 识别 方法 | ||
【主权项】：
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