[发明专利]一种基于改进深度卷积生成对抗网络的人脸表情识别方法有效
| 申请号： | 202111158933.X | 申请日： | 2021-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN113688799B | 公开（公告）日： | 2022-10-04 |
| 发明（设计）人： | 史明光;陶玉兰 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司 34101 | 代理人： | 陆丽莉;何梅生 |
| 地址： | 230009 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进深度卷积生成对抗网络的人脸表情识别方法，该方法包括：1获取人脸图像数据集并进行预处理；2构建生成对抗网络，用预处理后的人脸数据集训练网络获取合成图像；3构建人脸表情分类网络，使用带表情标签的人脸图像数据集进行训练；4由生成对抗网络和表情分类模块连接构成整个表情识别网络模型，并将待识别的人脸图像裁剪成设定尺寸，输入人脸表情识别网络模型，获取输出结果确定人脸图像中的人脸表情。本发明用改进的生成对抗网络处理原始人脸图像，能够提取更细微的有效信息，从而提升了人脸表情识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 深度 卷积 生成 对抗 网络 表情 识别 方法 | ||
【主权项】：
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