公开(公告)号：CN115937937A

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202211530645.7

申请日：2022-12-01

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 张旭光 ,  张伟光 ,  谢强伟 ,  方银锋

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于图像识别技术领域，公开了一种基于改进残差神经网络的人脸表情识别方法，包括如下步骤：步骤1：数据预处理；步骤2：构建基于改进残差神经网络的人脸表情识别模型；步骤3：对人脸识别模型进行迭代训练；步骤4：基于训练好的人脸表情识别模型获取人脸表情识别结果。本发明基于残差思想设计了两种残差模块，防止了网络退化问题的出现。本发明引入了Inception模块，解决了特征提取不够丰富的问题。本发明使用了较新的Mish激活函数替换了常用的ReLu激活函数，进一步提高了模型的鲁棒性，提高了人脸表情识别的精度。本发明构建的网络中采用学习率衰减的机制，防止了过拟合现象的发生。