[发明专利]基于多通道融合和轻量级神经网络的人脸表情识别方法在审
| 申请号： | 202111273460.8 | 申请日： | 2021-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN113989890A | 公开（公告）日： | 2022-01-28 |
| 发明（设计）人： | 霍华;于亚丽;刘俊强;康世禄;于春豪 | 申请（专利权）人： | 河南科技大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/44;G06V10/46;G06V10/54;G06V10/764;G06V10/771;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 洛阳公信知识产权事务所(普通合伙) 41120 | 代理人： | 李现艳 |
| 地址： | 471000 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于多通道融合和轻量级神经网络的人脸表情识别方法，本发明针对传统人脸表情识别学习方法中特征提取过程复杂而且不能从原始图像中获取更加深入的高语义特征以及深度特征的问题，提出了一种基于多通道融合和轻量级神经网络的人脸表情识别方法，把多通道融合后的三通道特征图像作为构建的轻量级神经网络的输入，采用深度可分离卷积的设计思想来减少参数数量和计算量，同时采用残差连接机制来构建网络模型解决网络性能退化和梯度消失问题，从而在训练更深网络的同时，又能保证良好的性能。实验表明本发明所提模型可以有效提取人脸表情特征以及对表情进行分类，具有较好的准确率和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 通道 融合 轻量级 神经网络 表情 识别 方法 | ||
【主权项】：
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