基本信息:
- 专利标题： 基于特征融合的人脸表情识别方法
- 申请号：CN202210645220.4 申请日：2022-06-08
- 公开(公告)号：CN114998966B 公开(公告)日：2024-10-15
- 发明人： 孙军梅 , 王天阳 , 李秀梅
- 申请人： 杭州师范大学
- 申请人地址： 浙江省杭州市余杭区余杭塘路2318号
- 专利权人： 杭州师范大学
- 当前专利权人： 杭州师范大学
- 当前专利权人地址： 浙江省杭州市余杭区余杭塘路2318号
- 代理机构： 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙)
- 代理人： 邬赵丹
- 主分类号： G06V40/16
- IPC分类号： G06V40/16 ; G06V10/82 ; G06N3/0464
摘要：
本发明涉及基于特征融合的人脸表情识别方法。本发明采用人脸对齐算法对待识别图片中68个面部关键点进行定位，并根据关键点提取欧氏距离和偏心率的几何特征；然后采用LBP算法提取人脸的纹理特征；将几何特征和纹理特征进行融合；再然后采用最大相关性最小冗余算法(mRMR)对特征进行选择；最后将选择后的特征与卷积神经网络所提取的更深层的特征进行融合，送入Softmax分类函数进行分类；完成人脸表情识别。本发明在融合多种特征的情况下，利用最大相关性最小冗余法,选择最相关的特征来减少特征的尺寸，同时删除冗余特征，表情识别准确率高。
公开/授权文献:
- CN114998966A 基于特征融合的人脸表情识别方法 公开/授权日：2022-09-02