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申请/专利权人：安徽宝葫芦信息科技集团股份有限公司
摘要：本发明公开了基于卷积神经网络的人脸面部表情识别算法，包括步骤：实时获取人脸数据，利用卷积神经网络模型构建人脸表情识别模型对人脸识别数据进行预处理；对获取的原始人脸数据集进行人脸检测、特征提取、面部特征点标记处理及LBP算法处理，得到图像特征：将上述于图像特征输入已构建的人脸表情识别模型，并基于该识别模型对人脸表情进行识别。本发明基于Viola‑Jones人脸检测算法+关键点位置特征特征提取算法以及LBP算法对人脸进行区域性、特征性识别，对面部表情特征表示进行强化，更加突出图像的特征区域，进而提升模型性能和表情识别精度。
主权项：1.基于卷积神经网络的人脸面部表情识别算法，其特征在于，包括步骤：S1：实时获取人脸数据，利用卷积神经网络模型构建人脸表情识别模型对人脸识别数据进行预处理；S2：对获取的原始人脸数据集进行人脸检测、特征提取、面部特征点标记处理及LBP算法处理，得到图像特征：S3：将上述于图像特征输入已构建的人脸表情识别模型，并基于该识别模型对人脸表情进行识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽宝葫芦信息科技集团股份有限公司 基于卷积神经网络的人脸面部表情识别算法
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