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摘要：本发明属于计算机视觉表情识别领域，尤其为一种遮挡表情识别方法，包括如下步骤，步骤1，对人脸表情图像预处理，包括灰度归一化、数据增强和尺度归一化；步骤2，构建基于遮挡表情图像的识别网络模型，包括残差模块、多尺度特征提取模块、密集连接的Inception模块融合网络以及ViT网络；步骤3，对网络模型进行迭代训练，训练过程中使用通道及空间损失函数，用于判定训练损失，最大化提取特征的类内紧凑性和类间可分离性；步骤4，将遮挡表情图像输入到训练好的网络中，输出表情类别。本发明使用残差模块、多尺度特征提取模块以及密集连接的Inception模块提取图像的局部特征，融合后输入到ViT网络进一步学习，输出表情类别，有效提高对遮挡表情图像的识别准确率。
主权项：1.一种遮挡表情识别方法，其特征在于：包括如下步骤，步骤1，对人脸表情图像预处理，包括灰度归一化、数据增强和尺度归一化；步骤2，构建基于带遮挡的人脸表情识别网络模型，包括残差模块、多尺度特征提取模块、密集连接的Inception模块融合网络，获得遮挡表情图像的局部特征信息，将这些特征融合之后输入ViT网络中进一步学习，最后输出表情分类的结果，有效提高针对遮挡表情图像的识别准确率；步骤3，对遮挡表情识别网络模型进行迭代训练，训练过程中将通道损失函数和空间损失函数相结合得到新的损失函数，用于判定训练损失，最大化网络提取的特征的类内紧凑性和类间可分离性；步骤4，将带遮挡的人脸表情图像输入到训练好的网络模型中，输出带遮挡的人脸表情识别结果。
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百度查询： 长春理工大学重庆研究院 一种遮挡表情识别方法、系统、存储介质及电子设备
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