[发明专利]基于深度联合模型的面部表情识别方法及系统在审
| 申请号： | 202210891705.1 | 申请日： | 2022-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN115240258A | 公开（公告）日： | 2022-10-25 |
| 发明（设计）人： | 房蓓;何聚厚;韩广欣;郑晓龙 | 申请（专利权）人： | 陕西师范大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/762;G06V10/82;G06V10/774;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安铭泽知识产权代理事务所(普通合伙) 61223 | 代理人： | 梁静 |
| 地址： | 710062 陕西省*** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度联合模型的面部表情识别方法及系统，涉及面部情感识别技术领域，其中基于深度联合模型的面部表情识别方法包括以下步骤：构建有标签数据集和无标签数据集；构建面部表情识别网络模型并进行训练；利用训练后的面部表情识别网络模型获得无标签数据集的表情深度特征的初选标签；对无标签数据集进行深度聚类；对无标签数据集的初选标签以及无标签数据集的聚类结果进行比对，选出置信度高的人脸表情数据的面部表情标签进行标记，将置信度高的人脸表情数据及其面部表情标签加入有标签数据集并对面部表情识别网络模型进行微调。本发明实现小数据量条件下，面部表情图像深度特征和标签数据的自主提取及高精度识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 联合 模型 面部 表情 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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