[发明专利]基于注意力机制的表情识别方法、模型及模型训练方法在审
| 申请号： | 202311027078.8 | 申请日： | 2023-08-16 |
| 公开（公告）号： | CN116740795A | 公开（公告）日： | 2023-09-12 |
| 发明（设计）人： | 韩婷婷;钟红梅;夏巍;刘如倩;窦淑伟 | 申请（专利权）人： | 天津师范大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06N3/0455;G06N3/0464;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06V20/40 |
| 代理公司： | 北京沁优知识产权代理有限公司 11684 | 代理人： | 郭衍飞 |
| 地址： | 300000 *** | 国省代码： | 天津;12 |
| 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注意力机制的表情识别模型，包括编码器以及与编码器连接的后处理层，编码器内包括若干编码单元，编码单元用于对输入序列进行学习，以提取面部重要特征数据，部分编码单元之间设置基于区域的非局部注意力模块，非局部注意力模块建立长距离图像特征之间的相关性，以捕获全局的图像信息，后处理层对面部重要特征数据进行归一化处理和指数变换，以得到表情序列的预测值；结合Timesformer的时空分离注意力机制和基于区域的非局部注意力机制，充分利用Timesformer提取上下文的信息学习视频的时空维度特征，利用基于区域的非局部注意力机制学习每个时间点的空间特征，有效地检测、识别和分类人面部表情，准确率高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 注意力 机制 表情 识别 方法 模型 训练 | ||
【主权项】：
暂无信息
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