公开(公告)号：CN113627349B

公开(公告)日：2023-12-05

申请号：CN202110923668.3

申请日：2021-08-12

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 刘青山 ,  赵增群

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06V20/40 ,  G06V30/148

Abstract: 和抗干扰性强等优点。本发明公开了一种基于自注意力变换网络的动态人脸表情识别方法，其特征在于：在空间维度上设计了一种联合深度卷积神经网络的空间自注意力变换网络，通过编码局部特征之间的相互关系，从而获得对自然环境下人脸姿态变化和遮挡鲁棒的人脸表情特征；在时间维度上设计了一种时序自注意力变换网络，通过编码人脸表

公开(公告)号：CN113627349A

公开(公告)日：2021-11-09

申请号：CN202110923668.3

申请日：2021-08-12

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 刘青山 ,  赵增群

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/34 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于自注意力变换网络的动态人脸表情识别方法，其特征在于：在空间维度上设计了一种联合深度卷积神经网络的空间自注意力变换网络，通过编码局部特征之间的相互关系，从而获得对自然环境下人脸姿态变化和遮挡鲁棒的人脸表情特征；在时间维度上设计了一种时序自注意力变换网络，通过编码人脸表情视频各帧之间的相互关系，从而获得具有上下文感知的时序人脸表情特征。本发明设计合理，得到的动态人脸表情识别模型具有识别精度高和抗干扰性强等优点。