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申请/专利权人：华中师范大学
摘要：本申请公开了一种面部表情识别及其模型训练方法，属于面部表情识别技术领域。本申请首先获取带表情标签的面部图像，对面部图像进行预处理后进行水平翻转；随后将水平翻转前后的图像作为训练数据，再将水平翻转前后的图像空间注意力图之间的重平衡一致性损失、每个训练样本的重平衡焦点损失和交叉熵损失融入损失函数约束面部表情识别模型的训练，得到训练好的面部表情识别模型。最后基于所述面部表情识别模型对输入的面部图像进行表情识别。本申请表情识别方法引入重平衡注意力一致性损失和重平衡焦点损失，由此提升了面部表情识别模型的分类性能，解决了传统面部表情识别对复杂表情识别率低的问题。
主权项：1.一种面部表情识别模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取带表情标签的面部图像，对面部图像进行预处理后进行水平翻转；将水平翻转前后的图像作为训练数据，将水平翻转前后图像空间注意力图之间的重平衡一致性损失、每个训练样本的重平衡焦点损失和交叉熵损失融入损失函数约束面部表情识别模型的训练，得到训练好的面部表情识别模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中师范大学 一种面部表情识别及其模型训练方法
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