首页> 中国专利> 基于可分离残差注意力网络的表情标签修正和识别方法

基于可分离残差注意力网络的表情标签修正和识别方法

页面导航

摘要
著录项
法律信息
相似文献

摘要

本发明公开了一种基于可分离残差注意力网络的表情标签修正和识别方法，其步骤包括：1人脸表情数据的收集和MERC方法的预处理；2建立基于可分离残差注意力的人脸表情特征提取网络，依次包括：浅层网络模块，可分离残差注意力模块DSA以及权重输出模块；3使用标签修正模块LA，对较低权重的不确定性表情样本标签进行修正；4结合自注意力权重交叉熵损失LSCE、排序正则化损失LRR和类别权重交叉熵损失LCCE对网络进行迭代训练。本发明能够对人脸表情数据样本进行干扰去除，对不确定性样本进行标签修正，并解决类别不均衡问题，最后使用深度可分离残差注意模块，在降低网络参数的同时，能提高人脸表情的识别精度。

著录项

公开/公告号CN114038037A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-02-11

原文格式PDF
申请/专利权人合肥工业大学;
展开▼

申请/专利号CN202111318610.2
发明设计人师飘;胡敏;任福继;李星达;
展开▼

申请日2021-11-09
分类号G06V40/16(20220101);G06V10/764(20220101);G06V10/82(20220101);G06V10/40(20220101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构34101 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司;
代理人陆丽莉;何梅生
地址 230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号
入库时间 2023-06-19 14:09:38

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-03-01

实质审查的生效 IPC(主分类):G06V40/16 专利申请号:2021113186102 申请日:20211109

实质审查的生效

相似文献

专利
中文文献
外文文献

1. 基于可分离残差注意力网络的表情标签修正和识别方法 [P] . 中国专利： CN114038037A . 2022-02-11
2. 一种基于深度残差注意力网络的视频表情识别方法 [P] . 中国专利： CN111797683A . 2020-10-20
3. A Text Line Recognition Method in Chinese Scenes Based on Residual Convolutional and Recurrent Neural Networks [P] . AU2020101229A4 . 2020-08-06

机译：基于残差卷积和递归神经网络的中文场景文本行识别方法
4. RESIDUAL ECHO ESTIMATOR TO ESTIMATE RESIDUAL ECHO BASED ON TIME CORRELATION NON-TRANSITORY COMPUTER-READABLE MEDIUM STORING PROGRAM CODE TO ESTIMATE RESIDUAL ECHO AND APPLICATION PROCESSOR [P] . 韩国专利： KR20200093849A . 2020-08-06

机译：基于时间相关的非瞬态计算机可读介质存储程序代码的残差回波估计器，用于估计残差回波和应用处理器
5. RESIDUAL ECHO ESTIMATOR TO ESTIMATE RESIDUAL ECHO BASED ON TIME CORRELATION, NON-TRANSITORY COMPUTER-READABLE MEDIUM STORING PROGRAM CODE TO ESTIMATE RESIDUAL ECHO, AND APPLICATION PROCESSOR [P] . 美国专利： US2020243104A1 . 2020-07-30

机译：基于时间相关性的残差回波估计器，非瞬态计算机可读介质存储程序代码估计残差回声以及应用处理器