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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明涉及一种无关身份的多任务面部表情识别方法，属于计算机视觉领域。该方法包括：划分人脸表情数据为训练集和验证集，进行数据预处理后通过特征预提取器提取表情浅层特征；构建协同注意力用于不同任务间深层特征的交互学习；通过生成的面部关键点构建区域增强注意力，关注人脸局部关键区域的特征信息；在人脸识别任务中，通过获取的人脸独特信息构建空间属性注意力，减少表情特征中的个人特定属性；将面部表情识别任务捕获的表情特征通过全连接层和softmax评分函数映射到基本表情的标签体系中，并通过多损失联合训练优化。本发明增强局部关键特征和削弱个人特定属性，排除与身份相关的人脸特征，提升面部表情识别任务的准确性。
主权项：1.一种无关身份的多任务面部表情识别方法，其特征在于：该方法具体包括以下步骤：S1：划分人脸表情数据为训练集和验证集，进行数据预处理后通过特征预提取器提取表情浅层特征；S2：构建协同注意力用于不同任务间深层特征的交互学习；S3：在面部关键点检测任务中，通过生成的面部关键点构建区域增强注意力，关注人脸局部关键区域的特征信息；S4：在人脸识别任务中，通过获取的人脸独特信息构建空间属性注意力，减少表情特征中的个人特定属性；S5：将面部表情识别任务捕获的表情特征通过全连接层和softmax评分函数映射到基本表情的标签体系中，并通过多损失联合训练优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种无关身份的多任务面部表情识别方法
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