[发明专利]基于多尺度特征提取和多注意力机制建模的动态面部表情识别方法有效
| 申请号： | 202110752977.9 | 申请日： | 2021-07-03 |
| 公开（公告）号： | CN113420703B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 夏小涵;蒋冬梅 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安凯多思知识产权代理事务所(普通合伙) 61290 | 代理人： | 云燕春 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明主要设计了一种基于多尺度特征提取和多注意力机制建模的面部表情识别方法。该方法能够从局部和全局上同时考虑情感相关的面部特征，以最大程度地挖掘表情显著的面部视觉信息；与此同时，考虑了多注意力机制的策略，以在时序上突显关键帧的重要作用，并在空间维度上给予包含丰富表情信息的区域块更高的权重，从而增加关键帧和关键块对表情识别的贡献，实现更好的表情识别效果。经过对本发明的实验验证，在Aff‑Wild2数据库上的七类情感识别的准确率可以达到50.3％，F1分值可以达到49.5％，在RML数据库上的六类情感识别的准确率可以达到78.32％，在AFEW数据库上的七类表情识别的准确率可以达到59.79％，均已达到或领先世界先进水平。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 尺度 特征 提取 注意力 机制 建模 动态 面部 表情 识别 方法 | ||
【主权项】：
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