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本发明公开了一种基于端到端卷积神经网络的人脸动态表情识别方法,该方法对采集的人脸表情图像序列数据集进行预处理,并将数据集按照比例划分为训练集和测试集;根据每个模块的功能需求的不同,构建出不同的卷积神经网络模型,并对模型中的参数进行初始化设置;将训练集根据需要输入到对应的卷积神经网络模型中,并且采用基于边界分类的损失函数来进行训练,将训练好的卷积神经网络模型按照事先设计好的方式组合起来得到最终的卷积神经网络模型;利用最终的卷积神经网络模型识别人脸表情,得到实时的人脸动态表情识别结果。本发明无需手动
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114202792 A
(43)申请公布日 2022.03.18
(21)申请号 202111503998.3 G06N 3/04 (2006.01)
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