[发明专利]面部表情识别方法、装置、计算机设备及存储介质有效
| 申请号： | 201910469723.9 | 申请日： | 2019-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN110263673B | 公开（公告）日： | 2022-10-14 |
| 发明（设计）人： | 方宝富;王浩;魏森炳;栗永泽 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/762;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市沈合专利代理事务所(特殊普通合伙) 44373 | 代理人： | 钱丽华 |
| 地址： | 230009 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面部表情识别方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取初始人脸图像，并进行人脸检测，得到目标人脸图像，再通过人脸对齐提取目标人脸图像中的局部特征点，同时，将目标人脸图像输入到面部注意力机制的卷积神经网络模型中，该网络模型包括对象网络、注意力网络，采用对象网络，提取目标人脸图像中的整体面部特征数据，采用注意力网络，提取局部特征点区域的特征数据，作为局部特征数据，将整体面部特征数据和局部特征数据进行加权识别，得到面部表情识别结果，采用对面部特征数据和局部特征数据综合识别的方式，提升了面部表情识别的准确率，同时，使用神经网络的方式进行识别，有利于提高识别效率。 | ||
| 搜索关键词： | 面部 表情 识别 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种面部表情识别方法，其特征在于，所述面部表情识别方法包括：获取初始人脸图像，并对所述初始人脸图像进行人脸检测，得到目标人脸图像；采用预设人脸对齐方法，提取所述目标人脸图像中的局部特征点；将所述目标人脸图像输入到面部注意力机制的卷积神经网络模型中，其中，所述面部注意力机制的卷积神经网络模型包括对象网络和注意力网络，所述对象网络和所述注意力网络均为卷积神经网络；采用所述对象网络，提取所述目标人脸图像中的整体面部特征数据；采用所述注意力网络，提取所述局部特征点区域的特征数据，作为局部特征数据；对所述整体面部特征数据和所述局部特征数据进行加权识别，得到面部表情识别结果。
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