公开(公告)号：CN114120424A

公开(公告)日：2022-03-01

申请号：CN202111492129.5

申请日：2021-12-08

Applicant: 河南科技大学

Inventor： 宋斌 ,  张志勇 ,  牛丹梅 ,  张丽丽 ,  袁佩瑶 ,  左璐岚 ,  班爱莹 ,  毛岳恒 ,  张恬恬 ,  高东钧

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于注意力机制的轻量级面部情绪识别方法，步骤如下：首先，搭建基于注意力机制的面部情绪识别网络，具体为：建立二维卷积层，用全局平均池和Softmax函数做预测，取代全连接层，主干分支采用Xception深度可分离卷积结构代替VGG小卷积块结构，在两个深度可分离卷积后采用最大池化，掩膜分支在二维卷积层后加入通道注意力机制和空间注意力机制，组成基于注意力机制的网络模块，进一步生成由3个注意力机制网络模块堆积的轻量级卷积神经网络，并在其中使用Switchable Normalization；然后对FER2013数据集图片预处理；最后，将处理后的数据集输入基于注意力机制的面部情绪识别网络进行图片分类。本发明弥补了传统卷积神经网络参数量大、训练难、落地难、梯度消失以及梯度爆炸等缺陷。

公开(公告)号：CN116342926A

公开(公告)日：2023-06-27

申请号：CN202310023144.8

申请日：2023-01-09

Applicant: 河南科技大学

Inventor： 宋斌 ,  张志勇 ,  毛岳恒 ,  张中亚 ,  张丽丽 ,  李玉祥 ,  赵长伟 ,  荆军昌 ,  左璐岚 ,  班爱莹

IPC: G06V10/764 ,  G06F16/45 ,  G06F16/41 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/082 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供一种多分类敏感图像检测方法，本发明通过搭建卷积神经网络模型并进行训练，基于训练好的卷积神经网络模型，在敏感信息的检测方面准确率达到了高于同类的94.46％，本方法通过消融实验对模型进行减枝，并将激活函数替换为HardSwish，将原模型参数减少了54.67％，在保证准确率的情况下将单张图像检测时间由8.88ms缩减至6.37ms；经多次实验结果表明，所提方法有效提高了多分类敏感图像的识别准确率，大幅度地减少了模型参数量，在对模型进行更加轻量化设计的基础上获得了优于同类算法的准确率。

公开(公告)号：CN116304856A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202211722880.4

申请日：2022-12-30

Applicant: 河南科技大学

Inventor： 张志勇 ,  宋斌 ,  左璐岚 ,  于雅洁 ,  邵敬平 ,  赵长伟 ,  李玉祥 ,  张丽丽 ,  贾涛

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06V10/40

Abstract: 本发明公开了一种动态加权多模态融合虚假信息检测方法，包括以下步骤：S1、多模态特征提取；S2、多模态特征融合；S3、虚假信息检测。本发明采用上述的一种动态加权多模态融合虚假信息检测方法，在虚假信息检测过程中文本、图片特征提取充分，准确率高，并能够结合不同模态的优势。