[发明专利]表情识别方法、装置、电子设备及存储介质有效
| 申请号： | 201811280336.2 | 申请日： | 2018-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN109684911B | 公开（公告）日： | 2021-05-11 |
| 发明（设计）人： | 洪智滨 | 申请（专利权）人： | 百度在线网络技术（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人： | 荣甜甜;刘芳 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种表情识别方法、装置、电子设备及存储介质，表情识别模型包括卷积神经网络模型、全连接网络模型和双线性网络模型。表情识别过程中，对待识别图像进行预处理得到人脸图像和关键点坐标向量后，通过卷积神经网络模型对人脸图像进行运算输出第一特征向量，通过全连接网络模型对关键点坐标向量进行运算输出第二特征向量，通过双线性网络模型对第一特征向量和第二特征向量进行运算以得到二阶信息，进而根据二阶信息得到表情识别结果。该过程中，考虑了人脸关键点所包含的先验表情信息，对姿态和光照的鲁棒性较好，提高了表情识别的准确性。进一步的，当表情强度较低时，也可以正确识别出表情。 | ||
| 搜索关键词： | 表情 识别 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种表情识别方法，其特征在于，包括：对待识别图像进行预处理，得到人脸图像和关键点坐标向量，所述人脸图像包含于所述待识别图像中；利用卷积神经网络模型对所述人脸图像进行运算，输出第一特征向量，利用全连接网络模型对所述关键点坐标向量进行运算，输出第二特征向量，所述第一特征向量和所述第二特征向量用于确定所述人脸图像中人脸的表情；利用双线性网络模型对所述第一特征向量和所述第二特征向量进行运算以提取二阶特征，对所述二阶特征进行分类得到所述人脸的表情。
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