[发明专利]基于深度学习的人脸表情识别方法在审
| 申请号： | 201910980845.4 | 申请日： | 2019-10-16 |
| 公开（公告）号： | CN112668369A | 公开（公告）日： | 2021-04-16 |
| 发明（设计）人： | 裴仪瑶 | 申请（专利权）人： | 北京航天长峰科技工业集团有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06Q50/20 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100854*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 表情 识别 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于深度学习的人脸表情识别方法，其特征在于：首先制作自定义人脸表情分类数据集，将其用于训练智能教室情景下的人脸表情识别模型，然后应用两种迁移训练的方法，分别对两种不同的预训练模型进行迁移训练，并在自定义数据集上进行训练，然后对比分析其训练及测试结果，得到准确率最高的模型及训练方法，然后讲该模型应用到人脸表情识别系统中。
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的人脸表情识别方法，其特征在于：所述两种预训练模型进行迁移训练，分别为在标准表情数据库下进行过预训练的Inception_Resnet_V2网络模型，以及在ImageNet数据集上进行过物体识别训练的VGG模型；使用智能教室情景下的人脸表情数据集对其进行训练，通过不同的迁移训练方法，对得到的表情识别模型分别进行研究以及对比，并根据对用户的需求分析，实现将表情识别结果以可视化方式进行展示，让用户可以更加清楚的了解识别的结果。
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