公开(公告)号：CN113792572A

公开(公告)日：2021-12-14

申请号：CN202110670264.8

申请日：2021-06-17

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 陈昌川 ,  刘凯 ,  代少升 ,  王海宁 ,  王延平 ,  张天骐

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于局部表征的面部表情识别方法，属于人脸识别领域，表情是人类内心情感变化的重要体现，当前表情识别方法通常依赖面部全局特征进行处理，忽略局部特征提取。心理学家指出不同面部表情对应不同的局部肌肉运动区域，以此为动机，该文提出一种基于局部表征的表情识别算法，称为表情运动单元卷积神经网络。为提取面部的局部特征，该文首先根据获取的人脸68个特征点将整体面部图像划分成43个子区域，随后选择肌肉运动区域与面部显著器官所覆盖的8个局部候选区域作为卷积神经网络的输入。为均衡局部候选区域的特征，采用8个并行的特征提取分支，每个分支支配不同维全连接层。分支的输出按照注意力自适应地连接，以突出不同局部候选区域的重要程度，最后经Softmax函数将表情分为中性、愤怒、厌恶、惊讶、高兴、悲伤和恐惧七类。

公开(公告)号：CN108108482A

公开(公告)日：2018-06-01

申请号：CN201810011163.8

申请日：2018-01-05

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 杨富平 ,  刘凯

IPC: G06F17/30 ,  G06F17/27

Abstract: 本发明请求保护一种文景转换中实现场景真实性增强的方法。该方法包括：步骤一，从互联网获取描述某一场景的多篇中文文档，组建场景语料库。步骤二：对语料库中的文档进行不去重的分词处理；之后对分词后的文档进行去停留词处理。步骤三：利用处理后的文档，对场景描述中的实体名词进行统计分析。步骤四：利用统计指标，分析场景类别特征。步骤五：利用实体名词对该场景进行概念表示，建立场景概念字典。本发明目的在于建立实体词与场景词的“词‑类别”关联，分析“类别”的一般性特征，实现对某一场景词的概念表示，为文景转换中场景实体要素的分析提供支持，从而实现生成的场景符合人的常识认知，具有完整背景环境，使得场景真实感得到增强。