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公开(公告)号：CN107491726A
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201710537921.5
申请日：2017-07-04
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于多通道并行卷积神经网络的实时表情识别方法，包括以下步骤：从面部表情数据集中提取包含RGB与Depth图像的表情数据；对彩色图像进行局部二值化及提取面部关键点预处理，对深度图像进行梯度化预处理，将预处理后的图像分为训练集与测试集两部分并构建多通道并行卷积神经网络；将训练集中预处理后的图像送入网络中训练，获得学习了面部表情轮廓、立体分布及关键点特征的深度通道、lbp通道及关键点通道识别模型；将三种识别模型的分类结果采用最大置信融合，得到最终表情识别模型并构建实时表情识别系统。本发明增强了识别网络的鲁棒性，有效提升了实时表情识别系统的性能。
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公开(公告)号：CN107491726B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201710537921.5
申请日：2017-07-04
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于多通道并行卷积神经网络的实时表情识别方法，包括以下步骤：从面部表情数据集中提取包含RGB与Depth图像的表情数据；对彩色图像进行局部二值化及提取面部关键点预处理，对深度图像进行梯度化预处理，将预处理后的图像分为训练集与测试集两部分并构建多通道并行卷积神经网络；将训练集中预处理后的图像送入网络中训练，获得学习了面部表情轮廓、立体分布及关键点特征的深度通道、lbp通道及关键点通道识别模型；将三种识别模型的分类结果采用最大置信融合，得到最终表情识别模型并构建实时表情识别系统。本发明增强了识别网络的鲁棒性，有效提升了实时表情识别系统的性能。
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