[发明专利]一种基于多视图卷积神经网络的表情识别方法有效
| 申请号： | 201510807938.9 | 申请日： | 2015-11-23 |
| 公开（公告）号： | CN106778444B | 公开（公告）日： | 2022-02-15 |
| 发明（设计）人： | 不公告发明人 | 申请（专利权）人： | 广州华久信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/764;G06V10/82;G06V10/774;G06V10/771;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11465 | 代理人： | 崔自京 |
| 地址： | 510000 广东省广州市番禺区小谷*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多视图卷积神经网络的表情识别方法，包括步骤：根据表情类别构造多个视图；采用每个视图的训练样本集训练卷积神经网络，获得视图特征抽取模型。根据视图抽取模型抽取测试样本的特征向量，将测试样本在所有视图下的特征向量串接成一个高维稀疏特征向量，然后进行特征选择，获得低维特征向量；采用表情分类模型对低维特征向量分类，获得表情类别。本发明的效果是提高了表情识别的准确率，每个视图特征抽取模型可并行计算，能提高识别速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 视图 卷积 神经网络 表情 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于多视图卷积神经网络的表情识别方法，其特征在于该方法包括以下步骤：［1］根据每个视图特征抽取模型抽取测试样本（输入人脸图像）在该视图下的特征向量；［2］将测试样本在所有视图下的特征向量串接成一个高维稀疏特征向量；［3］根据特征选择模型对高维稀疏特征向量进行特征选择，获得低维特征向量；［4］采用表情分类模型对低维特征向量分类，获得测试样本的表情类别。
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