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基于高效注意力网络和师生迭代迁移学习的表情识别方法

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摘要

一种基于高效注意力网络和师生迭代迁移学习的表情识别方法，所述方法构建基于高效注意力网络的轻量化表情识别模型，并利用表情数据集对高效注意力网络进行训练；然后将训练好的网络作为教师网络，将另一个高效注意力网络作为学生网络，利用教师网络输出的软化预测值对学生网络进行训练；将完成训练和测试的学生网络学习到的模型参数迁移至教师网络，重复迭代迁移训练，直至学生网络的识别准确率不再上升，最后利用学生网络对人脸表情进行识别。本发明在保证模型参数量与计算量水平的同时，增强了轻量网络拟合的能力，并通过师生迭代迁移学习优化软标签及特征信息，大大提升了模型识别精度，能够满足表情识别在边缘侧资源受限设备上的部署需求。

著录项

  • 公开/公告号CN114298233A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-04-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 华北电力大学(保定);

    申请/专利号CN202111655846.5

  • 发明设计人 孔英会;张帅桐;张珂;戚银城;车辚辚;赵振兵;

    申请日2021-12-30

  • 分类号G06K9/62(20220101);G06N3/08(20060101);G06N5/02(20060101);G06V40/16(20220101);G06V10/774(20220101);

  • 代理机构13108 石家庄冀科专利商标事务所有限公司;

  • 代理人李羡民

  • 地址 071003 河北省保定市市辖区永华北大街619号华北电力大学(保定)

  • 入库时间 2023-06-19 14:48:21

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-04-08

    公开

    发明专利申请公布

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