公开(公告)号：CN115063866B

公开(公告)日：2024-11-05

申请号：CN202210767298.3

申请日：2022-06-30

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 卢官明 ,  张铝芳 ,  卢峻禾

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开了一种融合强化学习与递进学习的表情识别方法，该方法包含：构建包含样本筛选模块与表情分类模块的强化学习模型；将训练集样本划分为I组，使用一组样本对强化学习模型的每一轮训练中，表情分类模块输出预测类别概率，样本筛选模块将样本分为容易、较易、不易分类样本，按照递进学习思想使用容易、较易和不易分类样本对表情分类模块重新训练，根据重新训练前后表情分类模块输出的预测类别概率之差，基于强化学习方法调整样本筛选模块，进入下一轮的模型训练，经过I轮迭代训练得到训练好的表情分类模块；用训练好的表情分类模块对人脸图像进行表情识别。该方法能消除含噪声标签样本对模型训练的不利影响,提升表情识别准确性和鲁棒性。

公开(公告)号：CN115063866A

公开(公告)日：2022-09-16

申请号：CN202210767298.3

申请日：2022-06-30

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 卢官明 ,  张铝芳 ,  卢峻禾

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种融合强化学习与递进学习的表情识别方法，该方法包含：构建包含样本筛选模块与表情分类模块的强化学习模型；将训练集样本划分为I组，使用一组样本对强化学习模型的每一轮训练中，表情分类模块输出预测类别概率，样本筛选模块将样本分为容易、较易、不易分类样本，按照递进学习思想使用容易、较易和不易分类样本对表情分类模块重新训练，根据重新训练前后表情分类模块输出的预测类别概率之差，基于强化学习方法调整样本筛选模块，进入下一轮的模型训练，经过I轮迭代训练得到训练好的表情分类模块；用训练好的表情分类模块对人脸图像进行表情识别。该方法能消除含噪声标签样本对模型训练的不利影响,提升表情识别准确性和鲁棒性。