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申请/专利权人：中移物联网有限公司;中国移动通信集团有限公司
摘要：本发明公开了一种面部表情识别方法、模型训练方法、装置、设备和介质，所述面部表情识别模型训练方法包括：获取训练数据集，构建面部表情识别模型，将训练数据集中的训练样本图像输入所述面部表情识别模型中，分别通过所述局部注意特征模块提取局部注意特征，通过所述全局特征模块提取全局上下关系特征，根据所述局部显著特征和所述全局上下关系特征，识别得到面部表情识别结果；计算目标损失函数，并以所述目标损失函数最小化为目标，更新所述面部表情识别模型中各模块的参数，以得到训练完成的面部表情识别模型。采用本发明，其能够通过面部局部注意特征和全局特征的融合，提升对自然场景下面部表情的识别性能，提高了面部表情识别的精准性。
主权项：1.一种面部表情识别模型训练方法，其特征在于，包括：获取训练数据集；其中，所述训练数据集包含若干个训练样本图像，所述训练样本图像为面部表情图像；构建面部表情识别模型；其中，所述面部表情识别模型包括局部注意特征模块和全局特征模块；将所述训练样本图像输入所述面部表情识别模型中，分别通过所述局部注意特征模块提取局部注意特征，通过所述全局特征模块提取全局上下关系特征，根据所述局部显著特征和所述全局上下关系特征，识别得到面部表情识别结果；计算目标损失函数，并以所述目标损失函数最小化为目标，更新所述面部表情识别模型中各模块的参数，以得到训练完成的面部表情识别模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中移物联网有限公司 中国移动通信集团有限公司 面部表情识别方法、模型训练方法、装置、设备和介质
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