[发明专利]基于注意力调制上下文空间信息的表情识别方法在审
| 申请号： | 202210317680.4 | 申请日： | 2022-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN114758383A | 公开（公告）日： | 2022-07-15 |
| 发明（设计）人： | 朱春华;李雪;周飞;郭歆莹;杨静;杨卫东;许德刚;李智;张闻强;魏蔚;梁义涛;张雪萍 | 申请（专利权）人： | 河南工业大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/42;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京北辰联和知识产权代理有限公司 32350 | 代理人： | 陆中丹 |
| 地址： | 450001 河南省郑*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于注意力调制上下文空间信息的表情识别方法，具体步骤为：S1：获取待训练的自然场景人脸表情图像公共数据集，对人脸表情图像进行预处理；S2：构建用于自然场景人脸表情识别的注意力调制上下文空间信息网络模型；S3：利用预处理过的人脸表情图像对上下文空间信息(ACSI)网络模型进行训练；S4：重复步骤S3的模型训练，直至达到设定的训练次数，得到训练后的深度残差网络模型，利用训练后的深度残差网络模型进行人脸表情识别。上下文卷积和协调注意力的联合可以显著提高表情识别性能。在公开的表情数据集上，与同类的算法相比，ACSI具有更高的识别性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 注意力 调制 上下文 空间 信息 表情 识别 方法 | ||
【主权项】：
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