[发明专利]一种基于深度学习的车载人脸表情识别方法在审
| 申请号： | 202211238882.6 | 申请日： | 2022-10-11 |
| 公开（公告）号： | CN115909289A | 公开（公告）日： | 2023-04-04 |
| 发明（设计）人： | 刘新华;刘争光;郝敬宾;华德正;祁鹏;刘晓帆;周皓;王晴晴;格热戈尔茨·罗尔奇克 | 申请（专利权）人： | 中国矿业大学 |
| 主分类号： | G06V20/59 | 分类号： | G06V20/59;G06V40/16;G06V10/82;G06V10/774;G06N3/0464;G06N3/084;G06N3/096 |
| 代理公司： | 徐州先卓知识产权代理事务所(普通合伙) 32555 | 代理人： | 刘根榜 |
| 地址： | 221000 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的车载人脸表情识别方法，包括加载FER图像数据集、图像预处理、将数据集分为训练和测试样本、使用预训练的SqueezeNet网络建立模型参数、对模型进行特征提取、将图像数据测试到模型中进行情感分类、计算性能测量参数。本发明的有益效果是：使用一种迁移学习的表情识别框架，实现了通过挤压网络对面部表情的分类，通过迁移学习实现CNN模型的挤压网络用于驾驶员微表情识别；使用一些FER数据库进行性能的评估；分析对比最精确的方法；通过研究卷积神经网络在面部表情识别中的表现，使用一个小型的CNN架构SqueezeNet，它的参数少，执行速度更快，可以在嵌入式系统中部署。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 车载 表情 识别 方法 | ||
【主权项】：
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