[发明专利]表情识别及卷积神经网络模型训练方法、装置和电子设备在审
| 申请号： | 201611268009.6 | 申请日： | 2016-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN108229268A | 公开（公告）日： | 2018-06-29 |
| 发明（设计）人： | 金啸;胡晨晨;旷章辉;张伟 | 申请（专利权）人： | 商汤集团有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06K9/32;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京天健君律专利代理事务所(普通合伙) 11461 | 代理人： | 兰淑铎;罗延红 |
| 地址： | 中国香港新界沙田香港科学园科技*** | 国省代码： | 中国香港;81 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种表情识别及卷积神经网络模型训练方法、装置和电子设备，所述方法包括：通过卷积神经网络模型的卷积层部分和获取的待检测的人脸图像中的人脸关键点，对待检测的人脸图像进行人脸表情特征提取，获得人脸表情特征图；确定人脸表情特征图中与各个人脸关键点分别对应的ROI；通过卷积神经网络模型的池化层部分对确定的各ROI进行池化处理，获得池化后的ROI特征图；至少根据ROI特征图获取人脸图像的表情识别结果。通过本发明实施例，能够有效地捕捉细微的表情变化，同时能够更好地处理不同面部姿态带来的差异性，充分利用面部多个区域变化的细节信息，对细微的表情变化以及不同姿态的人脸有更准确的识别。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 特征图 表情识别 人脸表情 人脸图像 池化 人脸 表情变化 电子设备 模型训练 关键点 面部姿态 区域变化 特征提取 细节信息 差异性 有效地 检测 卷积 捕捉 | ||
【主权项】：
1.一种表情识别方法，其特征在于，包括：通过卷积神经网络模型的卷积层部分和获取的待检测的人脸图像中的人脸关键点，对待检测的人脸图像进行人脸表情特征提取，获得人脸表情特征图；确定所述人脸表情特征图中与各个人脸关键点分别对应的感兴趣区域ROI；通过卷积神经网络模型的池化层部分对确定的各ROI进行池化处理，获得池化后的ROI特征图；至少根据所述ROI特征图获取所述人脸图像的表情识别结果。
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