公开(公告)号：CN114973362A

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202210549594.6

申请日：2022-05-20

Applicant: 厦门大学

Inventor： 刘昆宏 ,  刘佳桐 ,  邹嘉禹 ,  吴清强 ,  林伟平 ,  王备战 ,  陈滨

IPC: G06V40/16 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/26 ,  G06V10/30 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种应用于社交机器人的动态延长编码微表情识别方法，属于微表情领域；所述方法包括如下步骤：S1、对数据集中的数据进行增强扩充数据量并预处理；S2、搭建表情识别模型并利用S1中的数据集进行训练；S3、将步骤S2中训练后的表情识别模型进行优化调整；S4、输出最终的表情识别模型；本发明方法构建表情识别模型为基于一个标准卷积神经网络的实时CNN，有四个residual模块，每一个卷积均有一个BatchNormalization和Relu处理，末尾的卷积层也添加了全局平均池化层和softmax层；此架构包含大约六万个参数，是基本模型的十分之一；经过测试，系统在自闭症患儿数据集上的准确率达到70％，改进后的模型相较于之前获得了更高的识别精度。