[发明专利]基于多层次特征融合的轻量型CNN的表情识别方法在审
| 申请号： | 202011110031.4 | 申请日： | 2020-10-16 |
| 公开（公告）号： | CN112364705A | 公开（公告）日： | 2021-02-12 |
| 发明（设计）人： | 孟庆浩;申毫;戴旭阳 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 程毓英 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多层次特征融合的轻量型CNN的表情识别方法，包括下列步骤：准备表情识别数据集；对数据集进行预处理，裁剪到固定的尺寸；构建基于多层次特征融合的轻量型卷积神经网络的表情识别模型，该轻量型卷积神经网络由多个卷积层，包含卷积、批量归一化BatchNormalization和激活函数、m个Bottleneck模块、特征融合层Concat、全局平均池化层、softmax层组成；训练模型并测试：采用交叉熵损失，Adam优化器，对搭建的卷积神经网络模型进行优化，然后保存模型，在测试集上对模型进行测试。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多层次 特征 融合 轻量型 cnn 表情 识别 方法 | ||
【主权项】：
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