[发明专利]一种人脸表情识别方法及装置在审
| 申请号： | 201711002761.0 | 申请日： | 2017-10-24 |
| 公开（公告）号： | CN109697399A | 公开（公告）日： | 2019-04-30 |
| 发明（设计）人： | 李书霞;陶雄强 | 申请（专利权）人： | 普天信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王莹;李相雨 |
| 地址： | 100080 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开人脸表情识别方法及装置，包括：S1对样本数据集进行人脸检测与对齐处理，确定各图像中人脸位置，剪出人脸图像；S2按四联子方式对处理后的样本数据集在线重组生成四联子训练样本；S3利用深度学习网络对四联子样本进行特征提取，将每一图像均提取成N维特征向量；S4将N维特征向量进行L2正则化处理后嵌入到N维欧几里得空间并利用预设的损失函数计算深度学习网络的损失，根据损失函数利用随机梯度下降算法对深度学习网络参数进行调整，返回S3对调整后的网络再训练，直至深度学习网络趋于稳定，得到训练好的人脸表情识别模型；S5将待测人脸图像输入人脸表情识别模型得到识别结果。本发明能对人脸表情快速准确的识别。 | ||
| 搜索关键词： | 人脸表情识别 人脸图像 损失函数 样本数据 网络 学习 欧几里得空间 图像 正则化处理 对齐处理 人脸表情 人脸检测 人脸位置 随机梯度 特征提取 网络参数 下降算法 训练样本 在线重组 子样本 预设 嵌入 返回 | ||
【主权项】：
1.一种人脸表情识别方法，其特征在于，包括：S1、对样本数据集进行人脸检测与对齐处理，确定所述样本数据集中每一图像中的人脸位置，剪切出人脸图像，所述样本数据集包括：带标签的不同个体的不同表情的图像；S2、按照四联子的方式，对人脸检测与对齐处理后的样本数据集进行在线重组，生成四联子训练样本；S3、利用深度学习网络，对所述四联子样本进行特征提取，将所述四联子样本中的每一图像均提取成一个N维特征向量；S4、将提取的N维特征向量进行L2正则化处理后嵌入到N维欧几里得空间，并利用基于所述四联子样本而预先设置的损失函数，计算所述深度学习网络的损失，根据损失函数利用随机梯度下降算法对深度学习网络参数进行调整，返回步骤S3对调整后的网络再训练，直至所述深度学习网络趋于稳定，获得训练好的基于深度学习网络的人脸表情识别模型；S5、将待测人脸图像输入所述人脸表情识别模型，获得人脸表情识别结果。
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