公开(公告)号：CN117275065A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202311214324.0

申请日：2023-09-20

Applicant: 辽宁大学

Inventor： 曲大鹏 ,  杨天奇 ,  郭伟嘉 ,  吴俊 ,  吕红

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/44 ,  G06V10/54 ,  G06V10/764 ,  G06V10/77 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/096

Abstract: 一个基于Gabor卷积和Transformer的学生表情识别模型，属于计算机视觉领域。针对复杂环境变化无法精准识别学生表情问题，发明了一个基于Gabor卷积和Transformer的学生表情识别模型。将Gabor卷积和Transformer的思想相结合，设计了一个特征提取块GVT‑block(Gabor‑Vision‑Transformer‑block)。通过Gabor卷积提取富含丰富纹理和边缘信息的面部局部特征，再利用Transformer提取特征之间的全局依赖关系，使得模型可以更好的学习面部关键特征，显著提高模型的分类效果。本发明得到的学生表情识别模型在RAF‑DB和FER2013Plus数据集上的准确率分别为88.56％和87.38％，并与多个模型进行对比实验和分析，验证了本发明效果的优越性。