一种预激活残差深度可分离卷积网络面部表情识别方法、装置和载体

发明专利有效专利

申请号：
CN202011607372.2
IPC分类号：G06K9/00;G06N3/08;G06N3/04
申请日期：
2020-12-30
申请人：
长春理工大学

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专利名称	一种预激活残差深度可分离卷积网络面部表情识别方法、装置和载体
申请号	CN202011607372.2	申请日期	2020-12-30
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-04-16	公开/公告号	CN112668486A
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;8;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	长春理工大学	申请人地址	吉林省长春市卫星路7089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	长春理工大学	当前权利人	长春理工大学
发明人	刘云清;李棋;刘聪;颜飞;张琼;彭月琪
代理机构	北京睿博行远知识产权代理有限公司	代理人	刘桂荣

摘要

本发明公开了一种预激活残差深度可分离卷积网络面部表情识别方法、装置和载体，属于人工智能领域，其包含人脸面部表情图像进行预处理，浅层特征提取，得到基本的视觉特征，主要是眼睛，眉毛和嘴唇的形状，下采样进行深层特征提取，上采样特征融合部分等过程，应用softmax激活函数以产生预测。本发明在人脸面部表情识别中能够更精准的提取人脸特征，使用的参数数量更少并具有很高的分类识别准确率。

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