[发明专利]一种基于深度学习和表情识别的面部关键点定位方法有效
| 申请号： | 202110477263.1 | 申请日： | 2021-04-29 |
| 公开（公告）号： | CN113221698B | 公开（公告）日： | 2023-08-15 |
| 发明（设计）人： | 胡四泉;张超;石志国 | 申请（专利权）人： | 北京科技大学;北京科技大学顺德研究生院 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/82;G06V10/774;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市广友专利事务所有限责任公司 11237 | 代理人： | 张仲波;邓琳 |
| 地址： | 100083*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习和表情识别的面部关键点定位方法，包括：选取特定的多种表情的人脸图像，根据人脸图像中脸部特征进行表情建模；将表情模型中脸部各个器官的轮廓作为关键点数据进行标注，构建数据集；对构建的数据集进行预处理；搭建深度学习网络模型；将预处理后的数据集输入所述深度学习网络模型中进行训练；将训练后的面部关键点数据集用于表情分类与识别预测。本发明所述方法无需处理整张图像的信息，只需要处理定位出的关键点信息用来充当各类场景下表情识别的数据集，即可进行快速表情分类与识别预测，有效减少了计算量，提高了表情关键点识别的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 表情 识别 面部 关键 定位 方法 | ||
【主权项】：
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