[发明专利]模型训练方法、情绪识别方法、表情显示方法及相关设备有效
| 申请号： | 201810235671.4 | 申请日： | 2018-03-21 |
| 公开（公告）号： | CN110298212B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 周力;张小山;王松旭 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/82;G06V10/764;G06V10/774;G06F16/583;G06N3/09;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人： | 王仲凯 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请提供了一种面部表情识别模型的训练方法、面部表情图片的情绪识别方法以及面部表情图片的显示方法，通过对面部表情图片整体特征以及面部显著部位特征分别采用不同种类的卷积核进行提取，不仅可以获得面部整体特征，而且可以获得能够表现情绪的局部细节特征，对于能够表现面部情绪的面部显著部位进行单独的处理，提高了面部表情识别的精准度。本申请还提供了一种面部表情识别模型的训练转置、面部表情图片的情绪识别装置以及面部表情图片的显示装置。 | ||
| 搜索关键词： | 模型 训练 方法 情绪 识别 表情 显示 相关 设备 | ||
【主权项】：
1.一种面部表情识别模型的训练方法，其特征在于，包括：获取训练样本，所述训练样本包括面部表情图片以及所述面部表情图片对应的情绪类别标签；采用所述训练样本对预先建立的初始神经网络模型进行训练得到用于对面部表情图片进行情绪分类的面部表情识别模型；所述面部表情识别模型包括主卷积核和辅助卷积核；所述主卷积核是指用于对所述面部表情图片的整体特征进行学习的卷积核；所述辅助卷积核是指用于对所述面部表情图片中的面部显著部位的特征进行学习的卷积核。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
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腾讯科技（深圳）有限公司，未经腾讯科技（深圳）有限公司许可，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/patent/201810235671.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
