[发明专利]一种基于深度残差网络的人脸表情识别方法有效
| 申请号： | 202010537198.2 | 申请日： | 2020-06-12 |
| 公开（公告）号： | CN111695513B | 公开（公告）日： | 2023-02-14 |
| 发明（设计）人： | 高涛;邵倩;陈婷;李永会;张亚南;张赛 | 申请（专利权）人： | 长安大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 李鹏威 |
| 地址： | 710064*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度残差网络的人脸表情识别方法，利用放大的人脸表情图片对深度残差网络模型进行训练，通过深度残差网络模型对放大的人脸表情图片进行特征提取，使其可以提取到不同尺度的特征以获取图像更丰富的特征，以减少网络参数计算量，然后对提取的特征进行降维处理，对降维处理后的进行残差处理得到不同尺度的图形特征，将不同尺度的图形特征进行卷积与压缩处理得到学习图形特征，将学习图形特征进行下采样处理，这样直接实现降维，极大的减少了网络的参数，并可以对整个网络在结构上做正则化防止过拟合，将获得图像更丰富的特征以提高分类识别的准确率，将下采样处理后的学习图形特征进行分类处理，本发明能够提取到更深层次且不同尺度的图像特征，通过对比实验，表明了该网络具有较好的准确率和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 网络 表情 识别 方法 | ||
【主权项】：
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