公开(公告)号：CN112686117B

公开(公告)日：2022-08-16

申请号：CN202011553206.9

申请日：2020-12-24

Applicant: 华中师范大学

Inventor： 陈靓影 ,  徐如意 ,  周龙普 ,  杨宗凯

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于隐变量分析的人脸表情强度识别方法及系统。该方法采用孪生卷积神经网络结构，将卷积神经网络前端提取到的人脸特征通过隐变量分析方法划分为正交的身份子空间和表情子空间，最小化孪生网络两个支路的身份子空间特征差异，能有效地分离身份特征和表情特征，同时对表情子空间做基于时序的排序约束和半监督回归训练，得到表情强度识别模型，可用于连续的人脸表情强度识别。本发明将隐变量分析用于表情强度识别，将人脸特征划分为身份相关特征和表情相关特征，抑制身份信息对表情强度信息的干扰，能有效提高表情强度识别的鲁棒性。

公开(公告)号：CN112686117A

公开(公告)日：2021-04-20

申请号：CN202011553206.9

申请日：2020-12-24

Applicant: 华中师范大学

Inventor： 陈靓影 ,  徐如意 ,  周龙普 ,  杨宗凯

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于隐变量分析的人脸表情强度识别方法及系统。该方法采用孪生卷积神经网络结构，将卷积神经网络前端提取到的人脸特征通过隐变量分析方法划分为正交的身份子空间和表情子空间，最小化孪生网络两个支路的身份子空间特征差异，能有效地分离身份特征和表情特征，同时对表情子空间做基于时序的排序约束和半监督回归训练，得到表情强度识别模型，可用于连续的人脸表情强度识别。本发明将隐变量分析用于表情强度识别，将人脸特征划分为身份相关特征和表情相关特征，抑制身份信息对表情强度信息的干扰，能有效提高表情强度识别的鲁棒性。