[发明专利]一种基于注意力机制和混合网络的群体图像情绪识别方法有效
| 申请号： | 201910280721.5 | 申请日： | 2019-04-09 |
| 公开（公告）号： | CN110135251B | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 邵洁;钱勇生;季欣欣;李晓瑞;莫晨;程其玉 | 申请（专利权）人： | 上海电力学院 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 赵继明 |
| 地址： | 200090 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于注意力机制和混合网络的群体图像情绪识别方法，包括以下步骤：步骤1：使用卷积网络模型以检测和提取图像中人的面部信息并输入面部CNN，通过注意力机制结合图像中的面部特征获取面部特征的单个表示；步骤2：使用姿势估计方法获取图像中人体骨架信息并输入骨架CNN；步骤3：利用数据库训练各分支网络模型；步骤4：融合各个模型的预测结果，执行网络搜索以学习每个模型的权重；步骤5：通过权重得出混合网络针对图像的最终识别结果。与现有技术相比，本发明具有降低由个别面部表情混淆最终分类的概率，充分结合了图像中场景、人脸、骨架的特征信息，降低由不同特征混淆最终分类的概率，更高的识别准确率等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 注意力 机制 混合 网络 群体 图像 情绪 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于注意力机制和混合网络的群体图像情绪识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：使用卷积网络模型以检测和提取图像中人的面部信息并输入面部CNN，通过注意力机制结合图像中的面部特征获取面部特征的单个表示；步骤2：使用姿势估计方法获取图像中人体骨架信息并输入骨架CNN；步骤3：利用数据库训练各分支网络模型；步骤4：融合各个模型的预测结果，执行网络搜索以学习每个模型的权重；步骤5：通过权重得出混合网络针对图像的最终识别结果。
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