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公开(公告)号：CN112200110A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011116207.7
申请日：2020-10-19
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种基于深度干扰分离学习的人脸表情识别方法，涉及计算机视觉技术。包括以下步骤：A.准备样本集；B.对于干扰样本集的所有样本，使用多任务学习的方法预训练一个干扰特征提取模型；C.对于表情训练样本集中的所有样本，设计并训练一个干扰分离模型；D.在干扰分离模型的表情子网络和干扰子网络中分别设计一系列注意力模块；E.设计表情子网络；F.使用K‑L散度约束干扰子网络学习；G.在测试阶段，针对表情测试样本集，利用干扰分离模型提取人脸表情特征并实现鲁棒的人脸表情识别。能够从特征层面上同时分离出各种对表情识别有影响的干扰因素，可以有效地进行人脸表情识别，可以提高人脸表情识别的精度。
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