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本发明公开了一种基于图卷积网络的面部表情识别方法，用于解决由于预处理后的人脸区域图像会损失部分图像信息，导致影响预处理后的人脸区域图像对应的表情识别准确率以及由于图卷积网络无法根据不同节点的权重来选择鉴别信息更丰富的节点，导致影响表情的分类准确率的问题。本发明的步骤为：(1)生成训练集；(2)构造图卷积网络；(3)训练图卷积网络；(4)对面部表情进行识别。本发明基于每张图片的所有人脸关键点，生成该图片对应的拓扑图，搭建一个由七个人脸五官池化模块并联组成的人脸五官池化模块组使得本发明在进行面部表情
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113255543 B
(45)授权公告日 2023.04.07
(21)申请号 202110613562.3 G06V 10/774 (2022.01)
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