[发明专利]基于增强CNN和跨层LSTM的表情识别系统与方法在审
| 申请号： | 202010324539.8 | 申请日： | 2020-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN111523461A | 公开（公告）日： | 2020-08-11 |
| 发明（设计）人： | 陈瑞;童莹;齐宇霄;陈乐;曹雪虹 | 申请（专利权）人： | 南京工程学院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京睿之博知识产权代理有限公司 32296 | 代理人： | 杨雷 |
| 地址： | 211167 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于增强CNN和跨层LSTM的表情识别系统与方法，系统包括特征增强CNN模块、跨层LSTM模块和全连接层，特征增强CNN模块与跨层LSTM模块级联进行端到端训练；特征增强CNN模块在骨干CNN网络的中间层引出一条特征增强支路，并将特征增强支路的输出与骨干CNN网络的输出融合；跨层LSTM模块在至少两层LSTM网络级联的基础上，将特征增强CNN模块的输出输入到第一层LSTM网络，同时将特征增强CNN模块的输出跨接到后层LSTM网络的输入端。本发明有助于获取准确的视频序列表情时间信息，有效提高非约束人脸表情识别的准确率，在人机交互、智慧教育、病人监护等领域具有广大应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 增强 cnn lstm 表情 识别 系统 方法 | ||
【主权项】：
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