[发明专利]基于混合特征增强网络的动态序列非约束表情识别方法

摘要

本发明公开了基于混合特征增强网络的动态序列非约束表情识别方法，涉及面部表情识别技术领域，包括如下步骤，步骤1、对人脸表情视频数据进行人脸检测，截取人脸ROI区域，去除背景干扰，得到动态序列人脸表情数据；步骤2、将动态序列人脸表情数据以N帧为一组的分为多组序列，并对多组序列进行分析，提取它们的表情特征，且每组序列之间有N/2帧图像重叠；步骤3、将每组的N帧图像顺序输入单帧特征增强CNN网络和多帧特征增强自注意网络，得到N个2048维特征向量。本发明有效提高了动态序列面部表情特征的判别能力，缩小了非约束表情数据的类内差距；本发明提出的浅层特征增强模块通过增加网络宽度提高表情特征的判别能力，而且有效降低了计算复杂度。