• 热门行业
  • 装修建材
  • 家居生活
  • 餐饮食品
  • 母婴教育
  • 电脑办公
  • 服装首饰
  • 汽车工具
  • 家电数码
  • 机械化工
  • 休闲美容
返回上一页
专利状态
结合弱监督的表情识别网络训练方法、系统、介质及终端
有效
专利申请进度
申请
2019-08-27
申请公布
2019-12-20
授权
2022-05-13
预估到期
2039-08-27
专利基础信息
申请号 CN201910795777.4 申请日 2019-08-27
申请公布号 CN110598587A 申请公布日 2019-12-20
授权公布号 CN110598587B 授权公告日 2022-05-13
分类号 G06V40/16;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
分类 计算;推算;计数;
申请人名称 汇纳科技股份有限公司
申请人地址 上海市浦东新区中国(上海)自由贸易试验区川和路55弄6号
专利法律状态
  • 2022-05-13
    授权
    状态信息
    授权
  • 2019-12-20
    公布
    状态信息
    公布
摘要
本发明提供一种结合弱监督的表情识别网络训练方法、系统、介质及终端。所述表情识别网络包括特征图提取网络、特征提取子网络、特征图匹配子网络和分类子网络;所述方法包括以下步骤:对所述特征图提取网络进行训练;对所述特征图匹配子网络和所述分类子网络进行训练。本发明通过引入人脸表情特征图进行弱监督学习,大大提高了人脸表情识别分类的精确度与鲁棒性,使本发明能够适应不同角度、失真与否、遮挡与否等各种场景下的人脸图像的表情识别,达到了对表情识别网络进行多任务学习的目的,提高了人脸表情识别的准确度;从而通过对人脸表情进行识别,可以对顾客满意度进行分析、对驾驶员进行疲劳检测或者用于心理治疗。