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申请/专利权人：安徽大学
摘要：一种基于原型传输的昼夜跨域面部表情识别方法，属于人机交互技术领域，解决如何利用丰富的日间可见光情绪图片学习情绪知识以迁移到夜晚暗光条件下的各种情绪识别中，从而提高暗光条件下的情绪识别的问题，本发明提出专注于面部情绪的注意力转换多特征捕获模块，捕获更多可转移的局部情绪特征，提出了原型特征转移模块来学习与模态无关的类别特征，以缩小可见光和红外特征之间的域差距；提出高置信度的混合模块来选择信息丰富的可见光和红外样本进行融合，从而产生融合特征，其中包含关于两个领域的风格信息；本发明在提高夜间情感识别准确率方面有效，并且适用于大多数夜间场景。
主权项：1.一种基于原型传输的昼夜跨域面部表情识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取数据集，将数据集按比例划分为训练集和测试集，基于昼夜跨域情绪识别任务，将可见光图片视作源域红外图片视作目标域对于可见光图像和红外图像，使用共享预训练权重的特征提取器来提取可见光特征frgb和红外特征fir；步骤2、将可见光图片和红外光图片进行像素级融合，使用信息熵计算图片情绪丰富性；将筛选出的情绪较丰富的样本进行融合，在每批样本的处理过程中，优先选择信息量最高的N个样本进行特征融合,得到模态融合后的特征fmix；步骤3、将特征提取器提取出的可见光特征frgb和红外特征fir送入域鉴别器，同时训练特征提取器和域鉴别器，用对抗学习的方法使网络提取出两者的共有模态信息；步骤4、通过一个多样化特征捕获模块将提取出的可见光特征frgb进行多分支注意力增强，捕获多样化细节特征，再使用分区损失来引导平行注意头集中在不同的面部特征区域；步骤5、将取出的可见光特征frgb和红外特征fir与类别原型μ进行双向传输，以拉进两个域之间的域间隙。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 一种基于原型传输的昼夜跨域面部表情识别方法
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