[发明专利]基于图卷积网络的面部表情识别方法有效
| 申请号： | 202110613562.3 | 申请日： | 2021-06-02 |
| 公开（公告）号： | CN113255543B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 同鸣;尹应增;边放;常笑瑜 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/764;G06V10/82;G06V10/774;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 田文英;王品华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图卷积网络的面部表情识别方法，用于解决由于预处理后的人脸区域图像会损失部分图像信息，导致影响预处理后的人脸区域图像对应的表情识别准确率以及由于图卷积网络无法根据不同节点的权重来选择鉴别信息更丰富的节点，导致影响表情的分类准确率的问题。本发明的步骤为：(1)生成训练集；(2)构造图卷积网络；(3)训练图卷积网络；(4)对面部表情进行识别。本发明基于每张图片的所有人脸关键点，生成该图片对应的拓扑图，搭建一个由七个人脸五官池化模块并联组成的人脸五官池化模块组使得本发明在进行面部表情识别时有较高的面部表情分类准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 图卷 网络 面部 表情 识别 方法 | ||
【主权项】：
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