[发明专利]一种基于面部关键点和深度神经网络的人脸表情识别方法在审
| 申请号： | 202210318271.6 | 申请日： | 2022-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN114663953A | 公开（公告）日： | 2022-06-24 |
| 发明（设计）人： | 李春国;吴宇凡;刘周勇;杨绿溪 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 秦秋星 |
| 地址： | 211102 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于面部关键点和深度神经网络的人脸表情识别方法，可用于实现对人脸面部表情的实时检测。该发明主要包括：获取人脸表情数据集，通过预处理提取出68个面部关键点，并对眼部、鼻部、嘴部区域进行划分，以此分别获得多路图像数据以及关键点坐标数据；训练表情分类网络，对图像数据和坐标数据分别采用卷积层和图卷积层提取特征，输出分类结果；在人脸表情分类数据集上评估网络的识别效果。本发明相比于当前主要的人脸面部表情分类算法，在保证识别实时性的前提下，获得了更高的平均分类准确率，是一种高质量的人脸面部表情识别算法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 面部 关键 深度 神经网络 表情 识别 方法 | ||
【主权项】：
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