[发明专利]一种基于局部与全局注意力机制的表情识别方法及系统有效
| 申请号： | 202110107862.4 | 申请日： | 2021-01-27 |
| 公开（公告）号： | CN112784764B | 公开（公告）日： | 2022-07-12 |
| 发明（设计）人： | 卢官明;徐志鹏;卢峻禾 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 孟红梅 |
| 地址： | 210012 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于局部与全局注意力机制的表情识别方法及系统。该方法首先构建基于局部与全局注意力机制的神经网络模型，该模型由浅层特征提取模块、空间域局部与全局注意力模块、残差网络模块、多尺度特征提取模块、通道域局部与全局注意力模块、全连接层和分类层构成；然后使用人脸表情图像库中的样本图像对神经网络模型进行训练；最后将待测试的人脸图像输入到训练好的神经网络模型进行表情识别。本发明使用多尺度特征提取模块来提取人脸图像中不同尺度的纹理特征，以免丢失有鉴别力的表情特征；使用空间域和通道域局部与全局注意力模块强化对表情识别起关键作用的更具鉴别力的特征，可以有效提高表情识别的准确率和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 局部 全局 注意力 机制 表情 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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