[发明专利]用于提高视频中面部表情识别准确率的网络模型及方法在审
| 申请号： | 202211270331.8 | 申请日： | 2022-10-18 |
| 公开（公告）号： | CN115410264A | 公开（公告）日： | 2022-11-29 |
| 发明（设计）人： | 李转;刘晋;王恒阳 | 申请（专利权）人： | 上海海事大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V20/40;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海伯瑞杰知识产权代理有限公司 31227 | 代理人： | 孟旭彤 |
| 地址： | 201306 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种用于提高视频中面部表情识别准确率的网络模型及方法，所述方法包括：输入初始视频图像，通过3D卷积网络进行特征提取；在所述3D卷积网络中融合AU感知注意力模块，通过AU感知注意力模块关注面部情感表达的重点区域，学习面部重点部位的特征；对得到的特征图通过胶囊网络进行编码，将增强的特征映射通过胶囊之间的动态路由进行编码；通过三个全连接层进行解码，通过非线性挤压函数实现最终的表情分类。本发明实现了更高精度的面部表情识别。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 提高 视频 面部 表情 识别 准确率 网络 模型 方法 | ||
【主权项】：
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