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基于多尺度特征提取和多注意力机制建模的动态面部表情识别方法

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本发明主要设计了一种基于多尺度特征提取和多注意力机制建模的面部表情识别方法。该方法能够从局部和全局上同时考虑情感相关的面部特征，以最大程度地挖掘表情显著的面部视觉信息；与此同时，考虑了多注意力机制的策略，以在时序上突显关键帧的重要作用，并在空间维度上给予包含丰富表情信息的区域块更高的权重，从而增加关键帧和关键块对表情识别的贡献，实现更好的表情识别效果。经过对本发明的实验验证，在Aff‑Wild2数据库上的七类情感识别的准确率可以达到50.3％，F1分值可以达到49.5％，在RML数据库上的六类情感识别的准确率可以达到78.32％，在AFEW数据库上的七类表情识别的准确率可以达到59.79％，均已达到或领先世界先进水平。

著录项

公开/公告号CN113420703A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-09-21

原文格式PDF
申请/专利权人西北工业大学;
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申请/专利号CN202110752977.9
发明设计人夏小涵;蒋冬梅;
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申请日2021-07-03
分类号G06K9/00(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构61204 西北工业大学专利中心;
代理人吕湘连
地址 710072 陕西省西安市友谊西路127号
入库时间 2023-06-19 12:40:27

法律信息

法律状态公告日

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法律状态
2023-04-18

授权

发明专利权授予

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