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申请/专利权人：上海大学
摘要：本发明涉及一种基于自适应网络和ViT的自然环境下FER方法与系统，该方法包括以下步骤：步骤S1，对自然环境下的人脸图像数据进行预处理；步骤S2，对预处理后的人脸图像数据进行特征预提取；步骤S3，对步骤S2处理后的数据，采用ViT提取全局特征，并利用自适应网络提取局部特征；步骤S4，决策级融合全局特征和局部特征，并进行多种表情分类。与现有技术相比，本发明具有提升在自然环境下表情识别的准确度和鲁棒性、降低了计算复杂度等优点。
主权项：1.一种基于自适应网络和ViT的自然环境下FER方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1，对自然环境下的人脸图像数据进行预处理；步骤S2，对预处理后的人脸图像数据进行特征预提取；步骤S3，对步骤S2处理后的数据，采用ViT提取全局特征，并利用自适应网络提取局部特征；步骤S4，决策级融合全局特征和局部特征，并进行多种表情分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海大学 基于自适应网络和ViT的自然环境下FER方法与系统
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