基于深度学习的人脸微表情识别系统
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摘要

本发明实施例公开了一种基于深度学习的人脸微表情识别系统,包括对输入图像进行人脸微表情识别、且包括特征特征提取模块和图像识别模块的深度网络模型。特征提取模块用于提取图像识别特征,包括深度特征提取子模块和判别性特征提取子模块;深度特征提取子模块依次包括第一卷积层及多个空洞卷积模块;空洞卷积模块用于对第一卷积层输出的卷积结果进行数据处理并输出深度特征;判别性特征提取子模块用于利用基于判别性区域提议网络得到的多个判别性区域对深度特征进行裁剪,并将裁剪后的特征进行特征放大,以作为图像识别特征。图像识别模块对图像识别特征进行微表情识别并输出识别结果。本申请可高效、快速、准确地实现人脸微表情的识别。

基本信息
专利标题 :
基于深度学习的人脸微表情识别系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN110472583A
申请号 :
CN201910758794.0
公开(公告)日 :
2019-11-19
申请日 :
2019-08-16
授权号 :
CN110472583B
授权日 :
2022-04-19
发明人 :
龚泽辉李东张国生冯省城
申请人 :
广东工业大学
申请人地址 :
广东省广州市越秀区东风东路729号大院
代理机构 :
北京集佳知识产权代理有限公司
代理人 :
刘新雷
优先权 :
CN201910758794.0
主分类号 :
G06K9/00
IPC分类号 :
G06K9/00  G06K9/62  G06N3/04  
相关图片
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
法律状态
2022-04-19 :
授权
2019-12-13 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20190816
2019-11-19 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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1、
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