[发明专利]基于深度特权网络的人脸表情识别方法及系统有效
| 申请号： | 202110125228.3 | 申请日： | 2021-01-29 |
| 公开（公告）号： | CN112906500B | 公开（公告）日： | 2023-08-22 |
| 发明（设计）人： | 张通;刘炳秀;贾雪;王雪菡;陈俊龙 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08;G06N3/047 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 李君 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度特权网络的人脸表情识别方法，包括以下步骤：主网络通过输入面部表情图片，并进行预处理，得到预处理面部表情图片；主网络学习其人脸表情特征，得到人脸表情特征信息，进而对人脸表情情绪进行情绪分类，得到情绪分类信息；通过特权网络获取特权信息，进而对损失函数进行特权学习，优化主网络的参数，得到优化深度特权网络；在主网络输入测试的面部表情图片，对测试的面部表情图片进行预处理；采用通过特权学习后的深度特权网络提取表情特征，实现情绪分类，得到人脸表情识别结果；本发明将人脸运动单元作为特权信息，对传统的深度网络进行训练以提取出有利于识别的表情特征，从而提高人脸情绪识别的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 特权 网络 表情 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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