[发明专利]一种基于深度迁移网络的多形态人脸情感生成方法有效
| 申请号： | 202010463495.7 | 申请日： | 2020-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN111667559B | 公开（公告）日： | 2022-08-02 |
| 发明（设计）人： | 聂烜;李钦;刘龙涛 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06T13/40 | 分类号： | G06T13/40;G06V40/16;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 刘新琼 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度迁移网络的多形态人脸情感生成方法，采取一种基于多特征密集残差卷积神经网络的情绪特征提取方法，使用残差网络对不同的卷积层提取出来的表情特征进行融合，充分利用不同卷积层提取出来的所有表情特征。选取StarGAN网络为迁移模型，基于Wasserstein距离函数对原网络中的判别器D进行了改进，并将基于多特征融合密集残差神经网络的特征提取方法加入改进后W‑StarGAN网络中，完成了静态人脸图像多表情迁移任务，最终得到多形态人脸情感图像。本发明减少了传统表情特征提取算法中的人工干预，最后通过表情识别实验验证本发明的表情特征提取方法能够有效提升表情特征提取的效果，整体表情识别率达到了93.82％，相较于传统CNN特征提取方法提高了1.49％。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 迁移 网络 形态 情感 生成 方法 | ||
【主权项】：
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