[发明专利]一种基于轻量化卷积神经网络的表情识别方法有效
| 申请号： | 202010252867.1 | 申请日： | 2020-04-02 |
| 公开（公告）号： | CN111160327B | 公开（公告）日： | 2020-06-30 |
| 发明（设计）人： | 赵光哲;张雷;杨瀚霆;朱娜;邵帅;田军伟 | 申请（专利权）人： | 北京建筑大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T5/00 |
| 代理公司： | 北京中知法苑知识产权代理有限公司 11226 | 代理人： | 刘敦枫 |
| 地址： | 100044*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及人工智能领域，具体提供了一种基于轻量化卷积神经网络的表情识别方法，其特征在于，包括：S1：搭建并训练轻量化卷积网络模型，所述轻量化卷积网络模型的卷积层数范围为36‑58，分组卷积组数范围为2‑4，压缩层压缩因子范围为0.3‑0.5；S2：搭建人脸校正器；S3：采用人脸校正器检测并校正输入图像，获得预处理图像；S4：采用轻量化卷积神经网络模型分类预处理图像中的人脸表情。本发明解决了现有技术存在的识别准确率较低，识别速度慢的技术问题，在保证准确率的同时还具有较高的实时性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 量化 卷积 神经网络 表情 识别 方法 | ||
【主权项】：
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