[发明专利]一种融合均衡损失的轻量级网络人脸表情识别方法有效
| 申请号： | 202110357123.0 | 申请日： | 2021-04-01 |
| 公开（公告）号： | CN113128369B | 公开（公告）日： | 2022-07-01 |
| 发明（设计）人： | 周丽芳;刘俊林;栗思秦;熊超 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V40/16;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆市恒信知识产权代理有限公司 50102 | 代理人： | 陈栋梁 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明请求保护一种融合均衡损失的轻量级网络人脸表情识别方法，属于模式识别技术领域。包括以下步骤：首先，提出了样本类别损失函数，利用class_weight设置权重，将样本类别损失融入网络训练之中；其次，提出了样本质量损失函数，利用表情区域关键点定位的方法，筛选出表情质量好坏的图像样本，并通过权重影响的方式融入损失函数之中；然后，利用网络注意力机制，设计了多维注意力损失函数，将两种网络注意力机制形成的特征作为鉴别标签与预测值的度量指标，从而提高网络模型分类准确度；最后，将上述所提三种损失在基于Keras框架的网络模型中进行级联融合形成EQ‑loss，并将其添加到轻量级网络框架中，实现端到端的人脸表情识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 均衡 损失 轻量级 网络 表情 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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