[发明专利]一种训练识别面部表情的方法和装置在审
| 申请号： | 201910308236.4 | 申请日： | 2019-04-17 |
| 公开（公告）号： | CN110046576A | 公开（公告）日： | 2019-07-23 |
| 发明（设计）人： | 房建东;刘雨桐;李巴津 | 申请（专利权）人： | 内蒙古工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京金信知识产权代理有限公司 11225 | 代理人： | 喻嵘;郭迎侠 |
| 地址： | 010051 内蒙古*** | 国省代码： | 内蒙古;15 |
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| 摘要： | 本申请提供了一种训练识别面部表情的方法和装置，所述方法包括：获取训练数据，其中，所述训练数据，是N类面部表情中一类面部表情的图像数据，N是大于1的整数；利用所述训练数据训练第一网络模型达到预设识别面部表情的精度，从而获得优化的第一网络模型；其中，所述第一网络模型，包括特定结构的VGG19网络模型及依次连接在所述特定结构的VGG19网络模型后的一层全连接层、一层Dropout层和一层Softmax层；所述特定结构的VGG19网络模型，包括VGG19网络模型的输入层、池化层和卷积层；所述Softmax层，包括激活函数为Softmax函数的N个节点的全连接层；在训练时所述第一网络模型根据预设参数开始训练。本申请在非可控条件下，受光照等复杂背景影响较小，鲁棒性强。 | ||
| 搜索关键词： | 网络模型 面部表情 训练数据 方法和装置 连接层 复杂背景 激活函数 可控条件 图像数据 依次连接 预设参数 鲁棒性 输入层 池化 卷积 预设 申请 光照 优化 | ||
【主权项】：
1.一种训练识别面部表情的方法，其特征在于，包括：获取训练数据，其中，所述训练数据，是N类面部表情中一类面部表情的图像数据，N是大于1的整数；利用所述训练数据训练第一网络模型达到预设识别面部表情的精度，从而获得优化的第一网络模型；其中，所述第一网络模型，包括特定结构的VGG19网络模型及依次连接在所述特定结构的VGG19网络模型后的一层全连接层、一层Dropout层和一层Softmax层；所述特定结构的VGG19网络模型，包括VGG19网络模型的输入层、池化层和卷积层；所述Softmax层，包括激活函数为Softmax函数的N个节点的全连接层；在训练时所述第一网络模型根据预设参数开始训练。
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