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公开(公告)号：CN116884063A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310805217.9
申请日：2023-06-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，公开了一种基于增强自注意力Transformer的人脸表情识别方法，包括以下步骤，步骤1，获取人脸表情训练数据集，进行预处理；步骤2，建立由IR50卷积神经网络与增强自注意力Transformer组合而成的人脸表情识别网络模型；步骤3，由IR50卷积神经网络进行初步特征提取，取其中间阶段的特征进行拼接；步骤4，将拼接的特征输入到增强自注意力Transformer模型中，依次进行相似特征融合和关键特征筛选；步骤5，将Transformer执行完成后的结果输入到全连接层，得出表情分类结果。本发明在保证识别准确率的同时，能够提升提推理速度。
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