公开(公告)号：CN115457643B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202211394678.3

申请日：2022-11-09

Applicant: 暨南大学

Inventor： 古天龙 ,  李映辉 ,  罗义琴 ,  李龙 ,  冯旋 ,  李晶晶

IPC: G06V40/16 ,  G06N3/08 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供了一种基于增量技术和注意力机制的公平人脸表情识别方法，包括：构建并训练表情平衡模型，所述表情平衡模型包括：骨干模块、注意力特征融合模块和表情平衡微调模块；将人脸表情图像输入所述骨干模块，提取所述人脸表情图像的表情特征；将所述表情特征输入所述注意力特征融合模块，获取不同表情类别；将所述不同表情类别输入所述表情平衡微调模块，对所述不同表情类别进行调节，输出公平人脸表情识别结果。本发明采用增量技术和注意力机制结合的方式处理表情图像，能够提取代表性不足的表情类别中更细微的特征，从而缓解人脸表情识别中的表情类别偏差，达到公平人脸表情识别的目的。

公开(公告)号：CN115631530B

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202211651570.8

申请日：2022-12-22

Applicant: 暨南大学

Inventor： 古天龙 ,  李浩 ,  罗义琴 ,  李龙 ,  李晶晶 ,  郝峰锐

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于人脸动作单元的公平人脸表情识别方法，包括：获取训练图片及人脸动作单元所在局部区域；构建平衡特征融合网络；对所述平衡特征融合网络添加权重分配，根据训练图片及人脸单元所在局部区域，通过联合损失函数对所述平衡特征融合网络进行优化，通过优化后的网络以实现公平人脸表情识别方法。

公开(公告)号：CN116597486A

公开(公告)日：2023-08-15

申请号：CN202310552905.9

申请日：2023-05-16

Applicant: 暨南大学

Inventor： 古天龙 ,  李映辉 ,  罗义琴

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明公开了一种基于增量技术和掩码剪枝的人脸表情平衡识别方法，包括：获取表情图像数据，对表情图像数据进行预处理，获取表情图像数据集；构建公平增量表情模型，对公平增量表情模型进行训练，获取训练后的公平增量表情模型，其中公平增量表情模型包括残差基础网络、网络剪枝模块和网络冻结模块；将表情图像数据集以类别增量的形式输入至训练后的公平增量表情模型中，输出公平表情识别结果。本发明采用增量技术和掩码剪枝技术来缓解表情识别类的偏差问题，利用增量技术对数据分布敏感的特点从而克服表情类别的分布不平衡的问题，利用掩码剪枝技术修剪了网络冗余参数从而将这些参数用于提高消极类表情的识别中，缓解了表情类别偏差。

公开(公告)号：CN115631530A

公开(公告)日：2023-01-20

申请号：CN202211651570.8

申请日：2022-12-22

Applicant: 暨南大学

Inventor： 古天龙 ,  李浩 ,  罗义琴 ,  李龙 ,  李晶晶 ,  郝峰锐

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于人脸动作单元的公平人脸表情识别方法，包括：获取训练图片及人脸动作单元所在局部区域；构建平衡特征融合网络；对所述平衡特征融合网络添加权重分配，根据训练图片及人脸单元所在局部区域，通过联合损失函数对所述平衡特征融合网络进行优化，通过优化后的网络以实现公平人脸表情识别方法。

公开(公告)号：CN115457643A

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN202211394678.3

申请日：2022-11-09

Applicant: 暨南大学

Inventor： 古天龙 ,  李映辉 ,  罗义琴 ,  李龙 ,  冯旋 ,  李晶晶

IPC: G06V40/16 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供了一种基于增量技术和注意力机制的公平人脸表情识别方法，包括：构建并训练表情平衡模型，所述表情平衡模型包括：骨干模块、注意力特征融合模块和表情平衡微调模块；将人脸表情图像输入所述骨干模块，提取所述人脸表情图像的表情特征；将所述表情特征输入所述注意力特征融合模块，获取不同表情类别；将所述不同表情类别输入所述表情平衡微调模块，对所述不同表情类别进行调节，输出公平人脸表情识别结果。本发明采用增量技术和注意力机制结合的方式处理表情图像，能够提取代表性不足的表情类别中更细微的特征，从而缓解人脸表情识别中的表情类别偏差，达到公平人脸表情识别的目的。

公开(公告)号：CN113157913A

公开(公告)日：2021-07-23

申请号：CN202110131238.8

申请日：2021-01-30

Applicant: 暨南大学

Inventor： 李龙 ,  冯旋 ,  古天龙 ,  李晶晶 ,  罗义琴

IPC: G06F16/35 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明基于包含具体行为的社会新闻进行伦理行为判别研究，提出了基于社会新闻数据集的伦理行为判别方法。基于社会新闻构建了社会新闻数据集，并将新闻文本中包含的行为分类为道德行为、不道德行为和违法行为。基于使用信息实体的增强语言表示(ERNIE)和卷积神经网络(CNN)构建了伦理行为判别模型，其中，ERNIE通过捕获新闻文本的多维语义特征获得词向量；CNN通过对文本语义特征进行提取、筛选、拼接等操作，构成文本句子的向量表示，并通过概率计算及归一化处理得到分类结果。经过训练的模型编码了知识信息，可理解行为背后的伦理内涵，从而进行伦理行为判别。