[发明专利]一种人脸表情识别方法在审
| 申请号： | 201910796195.8 | 申请日： | 2019-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN110532940A | 公开（公告）日： | 2019-12-03 |
| 发明（设计）人： | 马贞立;高松;龙雅星 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 32204 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) | 代理人： | 饶欣<国际申请>=<国际公布>=<进入国 |
| 地址： | 210000 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种人脸表情识别方法，包括以下步骤：S1：对待识别的人脸图像进行获取；S2：对获取的人脸图像进行预处理；S3：对预处理后的人脸图像进行特征提取；S4：对步骤S3提取的特征进行降维处理；S5：对步骤S4降维后的特征进行分类判别。本发明能够自主学习样本的高级特征，基于深度学习的卷积神经网络采用端到端的思想，直接把图像像素值作为输入，隐式的提取更具普适性的特征，特征提取和分类识别同时进行，并采用稀疏连接、权值共享、下采样三个思想帮助减少权值参数和计算量，改进学习效率，下采样还有助于增强识别的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 人脸图像 预处理 特征提取 下采样 卷积神经网络 人脸表情识别 分类识别 高级特征 降维处理 权值参数 图像像素 学习效率 学习样本 计算量 鲁棒性 普适性 降维 隐式 稀疏 分类 共享 改进 帮助 学习 | ||
【主权项】：
1.一种人脸表情识别方法，其特征在于：包括以下步骤：/nS1：对待识别的人脸图像进行获取；/nS2：对获取的人脸图像进行预处理；/nS3：对预处理后的人脸图像进行特征提取；/nS4：对步骤S3提取的特征进行降维处理；/nS5：对步骤S4降维后的特征进行分类判别。/n
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于河海大学，未经河海大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910796195.8/，转载请声明来源钻瓜专利网。
