[发明专利]基于轻量双通道神经网络的人脸表情识别方法在审
| 申请号： | 202111430259.6 | 申请日： | 2021-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN114049675A | 公开（公告）日： | 2022-02-15 |
| 发明（设计）人： | 樊春晓;王振兴;林杰 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 安徽申策知识产权代理事务所(普通合伙) 34178 | 代理人： | 许晓璐 |
| 地址： | 230002 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及表情识别方法技术领域，且公开了基于轻量双通道神经网络的人脸表情识别方法，包括以下操作步骤：S1、图像预处理和图结构的构建；S2、搭建基于GCN的轻量双通道网络，自动提取表情的全局特征和局部特征；S3、特征融合和表情分类。本发明从输入表情图像中构建图结构，使用GCN可自动提取人脸表情几何和纹理两种局部特征，不受人为因素干扰，从而提高表情分类结果准确率，轻量双通道网络在网络简化、网络层数少、参数小的情况下，依然能取得极好的分类性能，且运行速度更快，鲁棒性更好。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 双通道 神经网络 表情 识别 方法 | ||
【主权项】：
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