[发明专利]一种基于区域自注意力卷积神经网络的人脸表情识别方法在审
| 申请号： | 202210492125.5 | 申请日： | 2022-05-07 |
| 公开（公告）号： | CN114842534A | 公开（公告）日： | 2022-08-02 |
| 发明（设计）人： | 周丽芳;王懿;江志程;丁相;栗思秦;邓广 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/82;G06V10/80;G06V10/762;G06V10/54;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 重庆市恒信知识产权代理有限公司 50102 | 代理人： | 刘小红 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明请求保护一种基于区域自注意力卷积神经网络的人脸表情识别方法，属于模式识别与计算机视觉技术领域包括以下步骤：首先，利用VGG16网络提取输入图像的深度全局特征，在提取特征的同时保留面部表情的全局信息。其次，通过设计的区域局部多值模式与改进的K‑means算法对像素进行动态聚类，保证表情变化区域特征的鲁棒性，并将二值模式扩展到多个模式，整合区域内像素间的灰度差信息，增强纹理描述。此外，通过自注意机制形成区域权值，并使用秩正则化损失约束不同区域的权值。最后，将加权特征与深度网络提取的特征相结合，增强特征的表征能力。本发明旨在建立一个鲁棒的人脸表情识别网络来准确地估计真实环境中面部表情的类别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 区域 注意力 卷积 神经网络 表情 识别 方法 | ||
【主权项】：
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