[发明专利]基于自注意残差卷积神经网络的微表情分类方法有效
| 申请号： | 202110635297.9 | 申请日： | 2021-06-08 |
| 公开（公告）号： | CN113408381B | 公开（公告）日： | 2023-09-19 |
| 发明（设计）人： | 刘峰;张嘉淏;王晗阳;齐佳音;周爱民;李志斌 | 申请（专利权）人： | 上海对外经贸大学;华东师范大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 无锡市汇诚永信专利代理事务所(普通合伙) 32260 | 代理人： | 曹慧萍 |
| 地址： | 201620 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供的基于自注意残差卷积神经网络的微表情分类方法，涉及计算机视觉技术领域，该方法包括：输入目标微表情数据集的顶点‑起始点光学流变与光学应变至残差卷积神经网络，得到网络输入张量；将网络输入张量输入至新型残差模块内进行运算，并迭代一次；新型残差模块包括：输入特征量；对特征量进行3×3卷积，并迭代一次；迭代后的结果加上原输入特征量后再进行1×1卷积；最后进行2×2最大池化得到新的输出特征量。在残差卷积神经网络引入多头注意力机制，将多头注意力结果进行分类输出。本发明有效提升了微表情识别的准确率，降低微表情识别模型的参数量，提升微表情识别模型的训练速度，便于在嵌入式设备进行部署，有效扩大其实际应用范围。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 注意 卷积 神经网络 表情 分类 方法 | ||
【主权项】：
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