[发明专利]基于自注意增强CNN的视频序列表情识别系统及方法在审
| 申请号： | 202010324540.0 | 申请日： | 2020-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN111523462A | 公开（公告）日： | 2020-08-11 |
| 发明（设计）人： | 童莹;陈瑞;齐宇霄;陈乐;曹雪虹 | 申请（专利权）人： | 南京工程学院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/40;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京睿之博知识产权代理有限公司 32296 | 代理人： | 杨雷 |
| 地址： | 211167 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自注意增强CNN的视频序列表情识别系统及方法，系统包括特征增强CNN模块、自注意力机制模块和全连接层；视频序列输入特征增强CNN模块，特征增强CNN模块输出的特征向量输入自注意力机制模块，自注意力机制模块输出的特征向量输入全连接层，全连接层将特征向量映射到样本标记空间中实现分类；特征增强CNN模块在骨干网络中增加若干卷积层，在骨干网络的中间层引出特征增强支路，并将特征增强支路的输出与骨干网络的输出融合，将网络中的全连接层替换为全局平局池化层。本发明提出的系统的复杂度更低，可有效提高视频序列表情识别的准确率，在人机交互、智慧教育、病人监护等领域具有广大应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 注意 增强 cnn 视频 序列 表情 识别 系统 方法 | ||
【主权项】：
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