[发明专利]一种基于对抗消除的人脸表情识别方法有效
| 申请号： | 202110393430.4 | 申请日： | 2021-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN112990097B | 公开（公告）日： | 2022-11-04 |
| 发明（设计）人： | 杨峰;宋永端;李瑞;张祎文;钟昊原;张健;潘盛涛;李思雨;余正涛 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06T3/40 |
| 代理公司： | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人： | 陈一鑫 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于对抗消除的人脸表情识别方法，涉及计算机视觉领域。首先以一个深度卷积神经网络为基础，搭建人脸表情识别网络，在自然人脸表情数据集上，通过损失函数对该人脸表情识别网络进行训练，使人脸表情特征更容易被区分开；然后利用改进的对抗消除方法来主动地消除掉输入图像的部分关键特征，生成新的数据集来训练新的具有不同权重分布和特征提取能力网络，迫使网络依据更多的特征进行表情分类判别，降低了遮挡等干扰因素对于网络识别准确率的影响，提升了人脸表情识别网络的鲁棒性；最后采用网络集成和相对多数投票法获得最终表情分类的预测结果。本发明不仅提高人脸表情识别网络的准确率，而且有效地减少遮挡因素对网络的干扰。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 对抗 消除 表情 识别 方法 | ||
【主权项】：
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