[发明专利]一种基于局部并行深度神经网络的表情识别方法在审
| 申请号： | 201910548172.5 | 申请日： | 2019-06-24 |
| 公开（公告）号： | CN110363099A | 公开（公告）日： | 2019-10-22 |
| 发明（设计）人： | 刘辉;杨旭 | 申请（专利权）人： | 昆明理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 650093 云*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于局部并行深度神经网络的表情识别方法，属于目标检测和计算机视觉技术领域。首先建立深度神经网络，再通过稀疏自编码器进行训练，然后对特征图进行池化，从而使特征图具有平移不变性，最后通过与表情相关的6个并行的5层网络得到最终的分类结果。本发明提出的局部并行深度神经网络的表情识别方法对测试集的人不出现在训练集中的情况有较好表现，更具有实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 表情识别 并行 特征图 计算机视觉技术 平移不变性 分类结果 目标检测 编码器 测试集 池化 稀疏 表情 表现 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于局部并行深度神经网络的表情识别方法，其特征在于：首先建立深度神经网络，再通过稀疏自编码器进行训练，然后对特征图进行池化，从而使特征图具有平移不变性，最后通过与表情相关的6个并行的5层网络得到最终的分类结果。
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