[发明专利]一种基于标签置信估计和多网络联合训练的表情识别方法在审
| 申请号： | 202211623237.6 | 申请日： | 2022-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN116229534A | 公开（公告）日： | 2023-06-06 |
| 发明（设计）人： | 陈靓影;徐如意 | 申请（专利权）人： | 宁波喻星教育科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/048;G06N3/088 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人： | 王守仁 |
| 地址： | 315205 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供的一种基于标签置信估计和多网络联合训练的表情识别方法，包含以电信号依次相连的四个模块，分别是可靠训练集初始化、多网络联合训练、标签修订和最终表情分类网训练，其中：可靠训练集初始化将原始的训练集划分为绝对可靠训练集和不可靠训练集，多网络联合训练将用于更新可靠训练集，标签修订将从不可靠训练集中筛选部分相对可靠样本修改其标签并加入到可靠训练集中，最终表情分类网训练将从可靠训练集中训练最终得到表情分类网。本发明较为精准地对噪声样本进行剔除或标签修正，成功抑制了表情识别中的不确定性，解决难样本和噪声样本难以区分的问题以及过拟合的影响。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 标签 置信 估计 网络 联合 训练 表情 识别 方法 | ||
【主权项】：
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