[发明专利]一种基于高阶递归注意力加权网络的人脸情绪识别方法在审
| 申请号： | 202310922562.0 | 申请日： | 2023-07-26 |
| 公开（公告）号： | CN116935472A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 包志强;赵雨欣;王一冉;潘若禹;高帆 | 申请（专利权）人： | 西安邮电大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/77;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/084;G06N3/082 |
| 代理公司： | 西安科果果知识产权代理事务所(普通合伙) 61233 | 代理人： | 张美松 |
| 地址： | 710086 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 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高阶递归注意力加权网络的人脸情绪识别方法，是构建HRAM‑CNN网络模型并对其进行人脸情绪识别的学习训练，再将待识别的图像输入训练好的HRAM‑CNN网络模型中，对各个图像进行情绪判断；所述的HRAM‑CNN网络模型是将高阶递归注意力机制HRAM放入到卷积网络模型CNN的卷积层中。本发明有效结合VisionTransformer和CNN的优点，提供了一个将自注意力机制与通道注意力机制结合的高阶递归注意力机制，并提出使用大型7*7内核构建该注意力机制，有效地捕获了相邻信息，进一步增强了卷积过程特征提取的能力；将人脸情绪验证集经过训练好的网络，可以对各个验证图像进行情绪判断。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 递归 注意力 加权 网络 情绪 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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