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摘 要:本发明请求保护一种基于区域自注意力卷积神经网络的人脸表情识别方法,属于模式识别与计算机视觉技术领域包括以下步骤:首先,利用VGG16网络提取输入图像的深度全局特征,在提取特征的同时保留面部表情的全局信息。其次,通过设计的区域局部多值模式与改进的K‑means算法对像素进行动态聚类,保证表情变化区域特征的鲁棒性,并将二值模式扩展到多个模式,整合区域内像素间的灰度差信息,增强纹理描述。此外,通过自注意机制形成区域权值,并使用秩正则化损失约束不同区域的权值。最后,将加权特征与深度网络提取的特征相结合,增强特征的表征能力。本发明旨在建立一个鲁棒的人脸表情识别网络来准确地估计真实环境中面部表情的类别。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202210492125.5 | 专利名称: | 一种基于区域自注意力卷积神经网络的人脸表情识别方法 |
申请日: | 2022-05-07 | 申请/专利权人 | 重庆邮电大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 重庆市南岸区南山街道崇文路2号 |
专利状态: | 授权未缴费 查询审查信息 | 分类号: | G06V40/16搜分类 人工智能 计算机视觉搜索 |
公开/公告日: | 2022-08-02 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN114842534A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |