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申请/专利权人：华中师范大学
摘要：本发明公开了基于八元数正交ViT的表情识别方法和系统，包括：对输入层输入的原始表情图片进行预处理，然后将预处理后的图片输入到八元数正交特征分解模块中，得到七组正交子特征；八元数正交表示模块将七组正交子特征通过设计的八元数正交表示函数构造成一个八元数特征矩阵；八元数VisionTransformer模块中将上述八元数正交表示模块中生成的八元数特征矩阵，依次进行通道补丁编码、八元数多头自注意力机制、八元数卷积前馈网络和八元数多层感知机，以提取并处理八元数特征；将八元数特征矩阵通过全连接层得到最终的表情概率输出。本发明在保证模型低参数量的基础上，提升了自然条件下表情识别精度。
主权项：1.基于八元数正交ViT的表情识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，构建八元数正交表情识别神经网络模型，包括输入层、八元数正交特征分解模块、八元数正交表示模块、八元数VisionTransformer模块，以及输出层；对输入层输入的原始表情图片进行预处理，然后将预处理后的图片输入到八元数正交特征分解模块中的特征提取层，得到初步的表情特征张量，通过在特征提取层之后添加并行的卷积层，并设计相应的损失函数对特征提取层进行微调，将特征提取层输出的初步表情特征张量分解为七组正交子特征；八元数正交表示模块将七组正交子特征通过八元数正交表示函数构造成一个八元数特征矩阵；八元数特征矩阵由一个实部和七个虚部组成，实部为七组正交子特征的平均特征，虚部分别对应七组正交子特征；八元数VisionTransformer模块中将上述八元数正交表示模块中生成的八元数特征矩阵，依次进行通道补丁编码子模块、编码子模块和八元数多层感知器子模块，以提取并处理八元数特征；将八元数特征矩阵通过输出层得到最终的表情概率输出；步骤2，构建数据集对步骤1中的八元数正交表情识别神经网络模型进行训练，训练过程中通过损失函数计算预测表情标签和真实标签的损失值；步骤3，利用训练好的八元数正交表情识别神经网络模型实现表情识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中师范大学 基于八元数正交ViT的表情识别方法和系统
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