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申请/专利权人：湖南中科助英智能科技研究院有限公司
摘要：本发明公开了一种复杂场景下表情识别方法，包括：获取初始表情图像；将所述初始表情图像输入改进的MA‑Net模型，获取表情识别结果，其中，所述MA‑Net模型通过训练集训练获得，所述训练集包括CAER‑S、RAF‑DB、AffectNet和SFEW，所述改进的MA‑Net模型为在全局多尺度局部注意力网络MA‑Net模型的基础上进行特征预处理优化和扩大感受野。本发明MA‑Net模型能够及时识别监狱中囚犯的情绪变化，更好地预防潜在的冲突和暴力事件，并且通过监测囚犯的情绪变化，可以更好地关注他们的心理健康状况，及时提供支持和干预。
主权项：1.一种复杂场景下表情识别方法，其特征在于，具体包括以下步骤：获取初始表情图像；将所述初始表情图像输入改进的MA-Net模型，获取表情识别结果，其中，所述MA-Net模型通过训练集训练获得，所述训练集包括CAER-S、RAF-DB、AffectNet和SFEW，所述改进的MA-Net模型为在全局多尺度局部注意力网络MA-Net模型的基础上进行特征预处理优化和扩大感受野。
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百度查询： 湖南中科助英智能科技研究院有限公司 一种复杂场景下表情识别方法
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