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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：本发明提供了基于多模态与多尺度特征融合的面部表情识别方法及装置，将待识别表情图片输入至训练好的面部表情识别网络中，提取出抽象特征、人脸关键点特征、人脸边缘特征和人脸纹理特征；将同一尺度的特征分别利用注意力机制进行特征提取得到深层特征和浅层特征，将线性映射后的所有特征作融合分类。本发明提取深层特征与浅层特征时，对卷积神经网络输出的各个分辨率的特征图像进行多尺度特征融合，可以降低对原图像信息的损耗；将四种人脸特征进行融合可以在更多维度上提高人工特征对抽象特征提取的辅助性引导作用，从而更大程度上提高网络的分类精度。同时通过注意力机制促使网络精准定位到与表情高度相关的重点区域，从而提高网络的分类能力。
主权项：1.一种基于多模态与多尺度特征融合的面部表情识别方法，其特征在于，包括：S100，获取待识别表情图片以及训练好的面部表情识别网络；S200，将所述待识别表情图片输入至训练好的面部表情识别网络中，以使所述面部表情识别网络提取待识别表情图片的抽象特征、人脸关键点特征、人脸边缘特征和人脸纹理特征；对同一尺度的抽象特征和人脸关键点特征利用注意力机制提取深层特征以及对同一尺度的人脸边缘特征和人脸纹理特征利用自注意力机制提取浅层特征，将深层特征和浅层特征作融合分类得到所述待识别表情图片所属表情类别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 基于多模态与多尺度特征融合的面部表情识别方法及装置
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