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申请/专利权人：西安交通大学
摘要：本发明属于表情识别领域，公开了一种在线学习者轻量化表情识别方法及相关装置，包括：获取在线学习者的待识别表情图像；将所述待识别表情图像输入至预训练的轻量化表情识别模型，得到在线学习者的表情识别结果。基于预训练的轻量化表情识别模型实现在线学习者的精确表情识别，通过使用多层知识蒸馏方法压缩预训练的遮挡表情识别模型，然后结合深度可分离卷积进一步减少模型计算量，最后使用模型量化方法提高模型运行速度，进而得到更加轻量化的遮挡表情识别模型。遮挡表情识别模型则采用特征提取模块、注意力分支融合模块和输出层模块构建，通过融合若干空间注意力分支模块、通道随机遮掩模块、特征金字塔网络模块和融合模块，可进一步提升模型在遮挡情况下的识别准确性。
主权项：1.一种在线学习者轻量化表情识别方法，其特征在于，包括：获取在线学习者的待识别表情图像；将所述待识别表情图像输入至预训练的轻量化表情识别模型，得到在线学习者的表情识别结果；其中，预训练的轻量化表情识别模型通过下述方式得到：获取预训练的遮挡表情识别模型，使用多层知识蒸馏方法压缩预训练的遮挡表情识别模型，并结合深度可分离卷积减少模型计算量，以及将压缩后的遮挡表情识别模型进行模型量化，得到预训练的轻量化表情识别模型；其中，遮挡表情识别模型包括特征提取模块、注意力分支融合模块和输出层模块，注意力分支融合模块包括若干空间注意力分支模块、通道随机遮掩模块、特征金字塔网络模块和融合模块，若干空间注意力分支模块的输入端均连接特征提取模块的输出端，输出端均通过通道随机遮掩模块连接融合模块的输入端，特征金字塔网络模块的输入端连接特征提取模块的输出端，输出端连接融合模块的输入端。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学 在线学习者轻量化表情识别方法及相关装置
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