公开(公告)号：CN114495237A

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN202210132610.1

申请日：2022-02-14

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 史嘉伟 ,  朱松豪 ,  梁志伟

IPC: G06V40/16 ,  G06N3/04 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明所述的一种基于特征修复和自增强的人脸表情识别方法，该方法使用的特征优化器由特征重组模块、去白化模块和特征共享模块组成。对于卷积神经网络提取的高维特征，特征重组模块在不改变相对位置的前提下，将侵蚀程度相同的像素聚集起来，有利于增强去白化模块的效果。在表征提取阶段，去白化模块实现从白化特征过滤外来信息，提取出纯净的表征。特征共享模块将表情特征拆分为人脸和表情两部分，不仅简化了特征表达，还使得网络专注于不同表情之间的细微差异，有效应对类间差异小的难题。

公开(公告)号：CN114495237B

公开(公告)日：2024-12-03

申请号：CN202210132610.1

申请日：2022-02-14

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 史嘉伟 ,  朱松豪 ,  梁志伟

IPC: G06V40/16 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明所述的一种基于特征修复和自增强的人脸表情识别方法，该方法使用的特征优化器由特征重组模块、去白化模块和特征共享模块组成。对于卷积神经网络提取的高维特征，特征重组模块在不改变相对位置的前提下，将侵蚀程度相同的像素聚集起来，有利于增强去白化模块的效果。在表征提取阶段，去白化模块实现从白化特征过滤外来信息，提取出纯净的表征。特征共享模块将表情特征拆分为人脸和表情两部分，不仅简化了特征表达，还使得网络专注于不同表情之间的细微差异，有效应对类间差异小的难题。