[发明专利]基于迁移学习技术的面部表情识别方法有效
| 申请号： | 201810309575.X | 申请日： | 2018-04-09 |
| 公开（公告）号： | CN108537168B | 公开（公告）日： | 2021-12-31 |
| 发明（设计）人： | 杨云;赵航 | 申请（专利权）人： | 云南大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 昆明金科智诚知识产权代理事务所(普通合伙) 53216 | 代理人： | 胡亚兰 |
| 地址： | 650091 云*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于迁移学习技术的面部表情识别方法，实时面部数据采集，面部图像识别并截取、灰度化处理、人脸面部LBP特征提取，比较平均脸确定每个测试样本属于的领域，查看模型库是否存在对应的迁移模型，如存在，则将图片文件放入模型中预测，否则继续执行；采用对源域样本采样的迁移学习方法进行模型训练和预测，在目标领域样本不足的情况下，通过目标领域的少量样本来指导源领域样本采样，如判定对了相关数据样本，则对新的样本进行标记，使用被采样保留的源领域数据和目标领域数据一起参与下一轮的监督式机器学习模型的训练，而新训练得到的模型可用来预测将来的目标领域的面部表情类别。真实环境中跨领域面部表情分类时识别准确率高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 迁移 学习 技术 面部 表情 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.基于迁移学习技术的面部表情识别方法，其特征在于，按照以下步骤进行：步骤1，实时面部数据采集，进行面部图像的识别并截取面部图像、灰度化处理、人脸面部LBP特征提取，最后比较平均脸确定每个测试样本属于的领域，查看模型库是否存在对应的迁移模型，如果存在，则直接将图片文件放入模型中预测，否则执行步骤2；步骤2，采用对源域样本采样的迁移学习方法进行模型训练和预测，在目标领域样本不足的情况下，通过目标领域的少量样本来指导源领域样本采样，如果判定对了相关的数据样本，则对新的样本进行标记，使用被采样保留的源领域数据和目标领域数据一起参与下一轮的监督式机器学习模型的训练，而新训练得到的模型可以用来预测将来的目标领域的面部表情类别。
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