[发明专利]一种基于双模型概率优化的快速表情识别算法和系统有效
| 申请号： | 202110233127.8 | 申请日： | 2021-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN112836679B | 公开（公告）日： | 2022-06-14 |
| 发明（设计）人： | 李宪;李炎;潘亚磊;杨明业;于继宇 | 申请（专利权）人： | 青岛大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 青岛高晓专利事务所(普通合伙) 37104 | 代理人： | 段雅静 |
| 地址： | 266071 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于双模型概率优化的快速表情识别算法和系统，主要包括人脸识别裁剪模块，图像预处理模块，双模型预测模块和组合概率优化模块；输入图像截取人脸并进行二值化处理，分别送入由标准图像和二值化图像训练的双模型分类器并行判断，同时提出了两种优化算法对双模型输出结果进行组合概率优化，利用两个准确率不高的轻量级神经网络模型识别结果的概率优化实现了高准确率的判断与识别。本发明可以实现对持续阈值时间及以上的痛苦识别率不低于99％，并极大地降低计算成本和存储成本，同时也可对其他种类的表情进行有效识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 双模 概率 优化 快速 表情 识别 算法 系统 | ||
【主权项】：
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