基于深度学习的多人面部表情识别方法和识别系统

发明专利有效专利

申请号：
CN201910916023.X
IPC分类号：G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62
申请日期：
2019-09-26
申请人：
江苏科技大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	基于深度学习的多人面部表情识别方法和识别系统
申请号	CN201910916023.X	申请日期	2019-09-26
法律状态	实质审查	申报国家	暂无
公开/公告日	2020-01-17	公开/公告号	CN110705430A
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;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	江苏科技大学	申请人地址	江苏省镇江市梦溪路2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	江苏科技大学	当前权利人	江苏科技大学
发明人	马国军;钟捷;朱琎;郑威;马道懿;夏健;周大年
代理机构	南京苏高专利商标事务所（普通合伙）	代理人	常虹

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的多人面部表情识别方法和识别系统，其中识别方法包括步骤：1、建立表情识别模型；2、构建训练样本集，对表情识别模型中的参数进行训练；3、待识别图像采用MTCNN网络检测图中的人脸，得到待识别图像中人脸窗口；将检测出的人脸区域输入训练好的表情识别模型中进行识别，得到待识别图像中每个人脸的表情分类结果。该识别方法将深度学习应用到表情识别，能快速完成多人面部表情识任务，且识别率高。

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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