[发明专利]一种源域数据无关的跨域人脸表情识别方法在审
| 申请号： | 202210302610.1 | 申请日： | 2022-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN114973350A | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 郭哲;刘雪文;郭号洁;周炜杰;王毅;齐敏;樊养余 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/776;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安凯多思知识产权代理事务所(普通合伙) 61290 | 代理人： | 高凌君 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种源域数据无关的跨域人脸表情识别方法，首先对数据集中的数据进行人脸检测及裁剪等预处理；然后，针对在跨域人脸表情识别模型训练时源域数据访问受限的问题，构建了源域数据无关的跨域人脸表情识别模型；在计算模型损失时，本发明构建了源域数据无关的自适应损失函数，通过最小化Tsallis熵增加预测标签的确信度，同时最大化预测标签种类，据此联合计算信息最大化损失，随后计算交叉熵损失，还使用虚拟对抗训练的方法最小化模型的局部分布平滑损失。本发明直接从训练好的源域模型出发，解决了源域数据访问受限时较难进行跨域人脸表情识别的问题；进一步提高了人脸表情识别的准确率，实现了对人脸表情的高效识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 数据 无关 跨域人脸 表情 识别 方法 | ||
【主权项】：
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