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申请/专利权人：华南理工大学
摘要：本发明公开了一种基于微搜索的面部表情数据增广方法，包括以下步骤：对原始图像进行人脸检测，获取原始图像的人脸关键点，筛选表情相关的人脸关键点，构建原始图像的有效决策子集；利用差分进化算法对原始图像的有效决策子集进行搜索，获取增广图像的人脸关键点，构建增广图像的有效决策子集；对原始图像进行三角剖分，根据原始图像的有效决策子集和增广图像的有效决策子集进行图像变换，获得增广图像；计算增广图像的适应值，根据适应值调整搜索参数，对原始图像的有效决策子集进行迭代搜索，输出最优增广图像。本发明通过将最优增广图像对应的增广数据集并入原始图像对应的面部表情原数据集，能够实现简单、快速和高效的面部表情多样数据增广。
主权项：1.一种基于微搜索的面部表情数据增广方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.对原始图像进行人脸检测，获取原始图像的人脸关键点，筛选表情相关的人脸关键点，构建原始图像的有效决策子集；S2.利用差分进化算法对原始图像的有效决策子集进行搜索，获取增广图像的人脸关键点，构建增广图像的有效决策子集；S3.对原始图像进行三角剖分，根据原始图像的有效决策子集和增广图像的有效决策子集进行图像变换，获得增广图像；S4.计算增广图像的适应值，根据适应值调整搜索参数，对原始图像的有效决策子集进行迭代搜索，输出最优增广图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 基于微搜索的面部表情数据增广方法及系统
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