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基于深度度量融合网络的面部表情识别方法

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本发明公开了一种基于深度度量融合网络的面部表情识别方法，包括如下步骤：首先，对输入图像进行预处理；然后，构建了结合多种表情特征表示的深度度量融合网络，最后，利用训练样本对深度度量融合网络进行训练；测试时将待检测的人脸表情图像输入到训练好的深度度量融合网络中，得到表情的分类类别。本发明具有如下有益效果：本发明利用多个阈值信息来学习不同的表情分布，使得学习到的特征更具有鲁棒性和可辨别性；本发明使用对称三元组损失函数，能够避免不完整判断和锚点选择敏感的问题，加速了深度度量融合网络的收敛并且提高了学习能力；能够提高面部表情识别的准确率。

著录项

公开/公告号CN110378237B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-06-11

原文格式PDF
申请/专利权人浙江工商大学;
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申请/专利号CN201910542467.1
发明设计人杨文武;陈拓;邢帅;
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申请日2019-06-21
分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);
代理机构33109 杭州杭诚专利事务所有限公司;
代理人尉伟敏
地址 310018 浙江省杭州市江干区下沙高教园区学正街18号
入库时间 2022-08-23 11:56:44

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