[发明专利]一种基于生成式对抗网络的人脸表情识别方法有效

专利信息
申请号: 201811332661.9 申请日: 2018-11-09
公开(公告)号: CN109508669B 公开(公告)日: 2021-07-23
发明(设计)人: 严严;黄颖;王菡子 申请(专利权)人: 厦门大学
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 厦门南强之路专利事务所(普通合伙) 35200 代理人: 马应森
地址: 361005 *** 国省代码: 福建;35
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摘要: 一种基于生成式对抗网络的人脸表情识别方法,涉及计算机视觉技术。首先设计一个基于生成式对抗网络的人脸表情生成网络并对其预训练,该网络由一个生成器和两个判别器构成,能够生成指定表情的随机身份的人脸图;然后设计一个人脸表情识别网络,该网络在训练时同时接收训练集中的真实人脸表情图以及由人脸表情生成网络产生的随机人脸表情图,使用一种类内损失来减少真实样本和生成样本之间的人脸表情特征差异性;同时还使用一种真实样本导向的梯度更新方法来促进生成样本的特征学习;最后根据训练好的人脸表情识别网络模型,从模型最后的柔性最大分类层得到最终的人脸表情识别结果。
搜索关键词: 一种 基于 生成 对抗 网络 表情 识别 方法
【主权项】:
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