[发明专利]基于先验注意力机制引导的深度学习表情识别方法有效
| 申请号： | 202111153251.X | 申请日： | 2021-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN113869229B | 公开（公告）日： | 2023-05-09 |
| 发明（设计）人： | 李永杰;韦新栩;张显石 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都虹盛汇泉专利代理有限公司 51268 | 代理人： | 王伟 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于先验注意力机制引导的深度学习表情识别方法，包括以下步骤：S1、对待识别的人脸图像进行人脸检测；S2、计算双眼和嘴部的中心坐标；S3、截取眼部和嘴部三个区域；S4、将人脸区域图像输入VGG16卷积神经网络，将眼部和嘴部区域图像输入到另一个VGG16卷积神经网络，得到四个一维特征向量；S5、获取全局人脸图像和三个局部区域图像对应的权重系数；S6、将特征向量与权重系数相乘；S7、进行特征融合；S8、输入全连接层进行特征降维；S9、通过Softmax激活函数激活得到表情类别。本发明结合眼动和注意力实验，在训练表情识别模型的时候，将更多的注意力放到特征更加丰富的眼部和嘴部区域，从而提高表情识别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 先验 注意力 机制 引导 深度 学习 表情 识别 方法 | ||
【主权项】：
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