一种基于自注意力权重辅助模块的人脸表情识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110580434.3
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
申请日期：
2021-05-26
申请人：
重庆大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于自注意力权重辅助模块的人脸表情识别方法
申请号	CN202110580434.3	申请日期	2021-05-26
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-07-23	公开/公告号	CN113159002A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	重庆大学	申请人地址	重庆市沙坪坝区沙正街174号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	重庆大学	当前权利人	重庆大学
发明人	黎勇;汪榕涛;刘锐
代理机构	重庆大学专利中心	代理人	黄涛

摘要

本发明涉及人脸表情识别技术领域，具体公开了一种基于自注意力权重辅助模块的人脸表情识别方法，包括步骤1：获取完整人脸图片以及人脸图片中鼻尖的位置；步骤2：将人脸图片以经过鼻尖的直线划分为两半，得到第一半脸图片和第二半脸图片；步骤3：获取完整人脸图片的全局特征向量、第一脸图片的局部特征向量以及第二半脸图片的局部特征向量；步骤4：将全局特征向量、局部特征向量及局部特征向量分别送入人脸表情识别神经网络中得到第一脸图片和第二半脸图片各自在辅佐预测中的权重值、全局预测向量、第一半脸局部预测向量和第二半脸局部预测向量；依照各预测向量权及其权重值得出最终的表情识别结果。本方法能有效识别人脸表情且抗姿势干扰。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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