公开(公告)号：CN115331285A

公开(公告)日：2022-11-11

申请号：CN202210905104.1

申请日：2022-07-29

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 卢官明 ,  沈俊强 ,  卢峻禾

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06T7/269 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度特征知识蒸馏的动态表情识别方法，该方法包括：对人脸表情视频库中的每个视频进行预处理，生成人脸图像序列样本和光流图像序列样本；构建知识蒸馏框架中的教师‑学生模型；用光流图像序列样本对教师模型进行预训练；构建教师‑学生模型的损失函数，利用预训练后的教师模型对学生模型进行多尺度特征知识蒸馏的训练；用训练好的学生模型作为最终的表情识别模型，对输入视频中人脸进行表情识别。该方法通过引入多层次知识蒸馏，将预训练后的教师模型从光流图像序列中学习到的动态表情特征迁移到学生模型，提升学生模型特征提取能力，增强模型的泛化能力以及对动态表情的鉴别能力，提升动态表情识别的准确率和鲁棒性。