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一种结合生物形态神经元模型的动态表情识别方法

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本发明提供了一种结合生物形态神经元模型的动态表情识别方法,选取一定时间区间内的动态人脸图像，采用频率编码方法将原始像素转换成脉冲序列，之后将先乘积累加后进行非线性激活的神经元模型，替换为更接近真实生物学特性的LIF神经元模型，结合卷积神经网络结构进行动态人脸的表情识别。充分利用人工神经网络CNN擅长处理空间信息的能力，结合以LIF神经元模型为基础的脉冲网络结构擅长处理时序信息的能力，将二者融合起来构成混合网络模型，解决动态人脸表情识别问题，相对单张人脸图像的人工神经网络CNN方法，混合网络模型利用动态时空特性，具有更高识别准确率；由于采用事件驱动的脉冲神经元模型，具有更低的参数计算量，因此功耗较低。

著录项

公开/公告号CN110751067B

专利类型发明专利
公开/公告日2022-07-26

原文格式PDF
申请/专利权人艾特城信息科技有限公司;
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申请/专利号CN201910947996.X
发明设计人汪东华;
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申请日2019-10-08
分类号G06V40/16;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;
代理机构上海领洋专利代理事务所(普通合伙);
代理人罗晓鹏
地址 200051 上海市长宁区紫云路421号SOHO天山广场T1座2902室
入库时间 2022-09-06 00:36:08

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