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公开(公告)号：CN116092146A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211115161.6
申请日：2022-09-14
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 一种基于空间注意力网络的人脸表情识别方法，本发明涉及基于空间注意力网络的人脸表情识别方法。本发明的目的是为了解决现有空间注意力SA模块中的全局均值池化层抑制一些潜在的特征信息，导致人脸表情识别准确率低的问题。一种基于空间注意力网络的人脸表情识别方法具体过程为：步骤一、人脸图像预处理，获得人脸表情图像数据集；包括训练集和测试集；步骤二、对步骤一中获得的人脸表情图像数据集进行特征提取；步骤三、建立空间注意力模块，将步骤二提取到的特征输入到空间注意力模块，得到训练好的网络模型；步骤四、将步骤一中获得的人脸表情图像测试集输入训练好的网络模型，输出分类结果。本发明用于图像识别处理技术领域。
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