[发明专利]一种基于深度学习的戴口罩人脸表情识别方法在审
| 申请号： | 202010595512.2 | 申请日： | 2020-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN111738178A | 公开（公告）日： | 2020-10-02 |
| 发明（设计）人： | 林丽媛;韦赛远 | 申请（专利权）人： | 天津科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 300222 天津市河西区大沽南路1*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的戴口罩人脸识别方法，主要解决当前戴口罩人脸表情识别技术数据集缺乏、准确率较低以及相关研究过少的问题。该方法首先基于Fer2013无遮挡表情数据集，结合Dlib库68个人脸关键点检测技术中的27个关键点建立3841张规格为48*48*1的有遮挡(戴口罩)4类表情类别数据集，随机分为训练集与测试集；将训练集输入一种基于卷积神经网络的专用于人脸表情识别领域的M‑Xception网络中进行训练，保存参数权重，可利用测试集测试模型准确率；利用OpenCV实时采集戴口罩人脸图像，将不同表情的戴口罩人脸图像输入模型，输出概率最大的表情即为识别结果。本发明使用卷积神经网络提高了识别准确率，降低了识别时间、运行成本低、方法简便，可以应用在商场购物体验、健康状态分析等场景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 口罩 表情 识别 方法 | ||
【主权项】：
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