发明专利 已授权

一种融合并行网络特征的人脸表情识别方法

📄 申请号:CN202310616432.4 📄 发布日:2026/07/23

著录项目信息

申请日
2023-05-29
公开号
CN116631034B
公开日
2025-10-21
申请人
淮阴工学院
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, 智能安防, 情感分析, 教育评估, 医疗健康

摘要

本发明公开了一种融合并行网络特征的人脸表情识别方法,包括:首先对传统VGG13网络进行改进,将传统VGG13网络中最后一组普通卷积组替换为空洞卷积组;其次,在Alexnet网络的第四层与第五层卷积层之间加入加权处理层,并使用改进Alexnet网络和改进VGG13网络两种网络同时对数据集进行特征提取,提取到的特征融合起来,再进行分类与识别。本次创新的目的是在时间、参数几乎不增加的情况下,利用空洞卷积获取更大的感受野,以及通过特征融合的方式将单一的特征信息转化为更加丰富的特征信息。本发明可以用于在线课堂中,提升教师对整个教学质量的把控,根据学生们的反应对教学内容进行及时调整,提高课堂效率,优化课堂节奏。
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
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:20 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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