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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
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。
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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
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。
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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
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。
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