[发明专利]一种基于双路神经网络特征聚合的表情识别方法在审
| 申请号： | 202110710692.9 | 申请日： | 2021-06-25 |
| 公开（公告）号： | CN113435315A | 公开（公告）日： | 2021-09-24 |
| 发明（设计）人： | 李靖宇;林克正;苗壮 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150080 黑龙江省哈*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种基于双路神经网络特征聚合的表情识别方法，目的是解决人脸表情识别率低的问题。本方法主要包括：人脸检测；图像直方图均衡化处理；CS‑LBP局部纹理特征提取；利用双路神经网络分别进行特征提取；特征降维；采用加权融合的方法融合特征；送入softmax层进行分类，输出人脸表情。本方法采用双路神经网络架构，CNN1采用改进的残差网络，通过快捷连接来组合每个残差单元的输出特征图，网络结构从全局残差变为全局局部残差，同时避免了模型训练中的过拟合，避免了梯度反向传播中梯度消失的现象。CNN2充分利用图像局部纹理特征，在卷积神经网络中嵌入注意力机制，自动聚焦网络感兴趣的特征区域。在训练过程中采用隔离损失函数，减小同一类的特征的差异，增大不同类之间特征的空间分布，增强神经网络所提取特征的判别性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 特征 聚合 表情 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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