[发明专利]一种卷积神经网络生成方法及表情识别方法有效
| 申请号： | 201810091813.4 | 申请日： | 2018-01-30 |
| 公开（公告）号： | CN108197602B | 公开（公告）日： | 2020-05-19 |
| 发明（设计）人： | 李启东;李志阳;张伟;许清泉;傅松林 | 申请（专利权）人： | 厦门美图之家科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京思睿峰知识产权代理有限公司 11396 | 代理人： | 谢建云;赵爱军 |
| 地址： | 361008 福建省厦门*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于对图像中的人脸进行表情识别的卷积神经网络生成方法、表情识别方法、计算设备及移动终端，卷积神经网络生成方法包括：构建第一卷积神经网络，第一卷积神经网络包括依次相连的第一数量个处理块、第一全局平均池化层和第一分类器；根据预先获取的人脸图像数据集合，对第一卷积神经网络进行训练，以便第一分类器的输出指示人脸所对应的表情，人脸图像数据集合包括多个人脸图像信息；构建第二卷积神经网络，第二卷积神经网络包括依次相连的第二数量个处理块、第二全局平均池化层和第二分类器；根据人脸图像数据集合，对训练好的第一卷积神经网络和第二卷积神经网络进行联合训练，以便第二分类器的输出指示人脸所对应的表情。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 卷积 神经网络 生成 方法 表情 识别 | ||
【主权项】：
1.一种用于对图像中的人脸进行表情识别的卷积神经网络生成方法，适于在计算设备中执行，所述方法包括步骤：构建第一卷积神经网络，所述第一卷积神经网络包括依次相连的第一数量个处理块、第一全局平均池化层和第一分类器；根据预先获取的人脸图像数据集合，对所述第一卷积神经网络进行训练，以便所述第一分类器的输出指示人脸所对应的表情，所述人脸图像数据集合包括多个人脸图像信息，每个人脸图像信息包括人脸图像和对应图像中人脸的表情信息；构建第二卷积神经网络，所述第二卷积神经网络包括依次相连的第二数量个处理块、第二全局平均池化层和第二分类器；根据所述人脸图像数据集合，对训练好的第一卷积神经网络和所述第二卷积神经网络进行联合训练，以便所述第二分类器的输出指示人脸所对应的表情。
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