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一种表情识别方法、装置以及电子设备 

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申请/专利权人:深圳技术大学

摘要:本申请公开了表情识别方法、装置及电子设备,属于数据处理技术领域,所述方法包括:获取目标数据集;获取AU辅助数据集,所述AU辅助数据集根据AU与表情关系选出的与各基本表情相关性最强的AU;基于AU感知的表情识别构建神经网络模型;通过目标数据集和AU辅助数据集,对神经网络模型进行训练,得到目标模型;将待检测表情图像输入所述目标模型中,得到表情识别结果。通过本申请公开的表情识别方案,在不增加标注成本的前提下,可提升所训练的目标模型的识别准确度。

主权项:1.一种表情识别方法,其特征在于,所述方法包括:获取目标数据集,其中,所述目标数据集为带有表情标签的人脸数据集;获取AU辅助数据集,所述AU辅助数据集根据AU与表情关系选出的与各基本表情相关性最强的AU;基于AU感知的表情识别构建神经网络模型;通过目标数据集和AU辅助数据集,对神经网络模型进行训练,得到目标模型;将待检测表情图像输入所述目标模型中,得到表情识别结果;所述目标模型的总损失函数如下: ;其中,为目标模型最终输出的分数对,为目标模型输入的分数对,所述输入Softmax函数ψ,所述输入Sigmoid函数,和为常数系数用于平衡FER的交叉熵损失和AU检测的二元交叉熵损失,所述、分别为来自FER数据集和AU检测数据集的标签。

全文数据:

权利要求:

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