发明专利 已授权

面向面部表情识别的双通道卷积神经网络

📄 申请号:CN201810599295.7 📄 发布日:2026/05/14

著录项目信息

申请日
2018-06-12
公开号
CN108491835A
公开日
2018-09-04
申请人
常州大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

人机交互, 情绪分析, 智能监控, 辅助驾驶, 在线教育

摘要

本发明公开了一种双通道卷积神经网络对人脸面部表情识别的方法,首先针对不同的输入图像进行预处理包括人脸检测、旋转校正、降采样以及数据样本扩充(若输入RGB图像,则将其灰度化以降低计算复杂度),从而提高人脸检测精度。其次对于样本扩充后的灰度图像,计算对应的LBP图像,从而构成双通道样本集,用于后续的模型训练与测试。然后利用双通道特征提取网络(Binary Channel-Feature Extraction Network,BC-FEN)进行人脸图像全局及局部特征的有效提取。最后利用加权融合分类网络(Weighted Merge Classify Network,WMCN)完成人脸图像的特征融合及表情分类,提高了人脸表情识别精度。

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这项专利是否已经下证?

是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN108491835A

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

议价
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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:78 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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