[发明专利]基于改进VGG-Net的部分遮挡的人脸表情识别方法在审
申请号: | 201910957750.0 | 申请日: | 2019-10-10 |
公开(公告)号: | CN110837777A | 公开(公告)日: | 2020-02-25 |
发明(设计)人: | 刘世光;陈育健 | 申请(专利权)人: | 天津大学 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人: | 琪琛 |
地址: | 300072*** | 国省代码: | 天津;12 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 改进 vgg net 部分 遮挡 表情 识别 方法 | ||
1.一种基于改进VGG-Net的部分遮挡的人脸表情识别方法,其特征在于,包括以下步骤:
重建部分遮挡下的人脸表情识别数据集;
对输入图像进行预处理;
基于VGG-16进行改进和模型训练,在第13层卷积层后面接上2个残差块,再经过全连接层和softmax loss,得到输出结果向量,实现对图像的处理和权重的学习;
将传统的softmax loss改进为Large Margin Cosine Loss(LMCL),得到输出结果向量。
2.根据权利要求1所述基于改进VGG-Net的部分遮挡的人脸表情识别方法,其特征在于,重建部分遮挡下的人脸表情识别数据集的步骤是利用公开的数据集JAFFE和KDEF来人工重建部分遮挡下的人脸表情识别数据库,分别遮挡眼睛和嘴巴。
3.根据权利要求1所述基于改进VGG-Net的部分遮挡的人脸表情识别方法,其特征在于,图像预处理包括图像空间标准化、图像增广和像素强度归一化。
4.根据权利要求1所述基于改进VGG-Net的部分遮挡的人脸表情识别方法,其特征在于,所述模型训练是将人脸情感数据库随机按照9:1比例分为训练集和测试集,然后利用情感分类网络训练情感模型。
5.根据权利要求1所述基于改进VGG-Net的部分遮挡的人脸表情识别方法,其特征在于,所述经过全连接层和softmax loss,得到输出结果向量的输出节点的数量为7,以便它们可以表示输入图像被分类到脸部情绪数据库中的每个表情类别的概率。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于天津大学,未经天津大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910957750.0/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。