[发明专利]基于生成对抗网络的多姿态面部表情识别方法有效
| 申请号： | 201910523507.8 | 申请日： | 2019-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN110222668B | 公开（公告）日： | 2020-12-22 |
| 发明（设计）人： | 黄鹤;韩子阳 | 申请（专利权）人： | 苏州大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 冯瑞 |
| 地址： | 215168 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于生成对抗网络的多姿态面部表情识别方法。本发明基于生成对抗网络的多姿态面部表情识别方法，包括：多面部姿态下的表情识别系统在表情识别过程中加入正面人脸合成模块，将系统检测到的人脸与合成后的正面人脸同时输入到识别网络中，提高在人脸大姿态偏转下的识别性能，从而实现多种面部偏转姿态下的表情识别。本发明的有益效果：基于提出的生成对抗网络构建的正脸合成模块的多面部姿态表情识别系统的优势主要有：1.本发明采用基于生成对抗网络的正脸合成模块能够通过输入的任意角度人脸，合成出原始图像的正脸，为表情识别系统提供正脸信息，保障在人脸大姿态偏转时正确识别表情信息。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 生成 对抗 网络 多姿 面部 表情 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于生成对抗网络的多姿态面部表情识别方法，其特征在于，包括：多面部姿态下的表情识别系统在表情识别过程中加入正面人脸合成模块，将系统检测到的人脸与合成后的正面人脸同时输入到识别网络中，提高在人脸大姿态偏转下的识别性能，从而实现多种面部偏转姿态下的表情识别；该系统的具体流程为：S1.输入一张待检测识别的彩色图像，通过图像预处理器将其缩放到尺寸为224*224的图像；S2.将缩放后的图像输入到人脸合成模块；S3.将检测人脸以及合成人脸同时输入到表情识别模块，最终输出结果就是整个系统对人脸表情识别的输出结果。
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