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    • 9. 发明授权
    • 一种基于改进VGG网络模型的人脸表情识别方法
    • CN113642467B
    • 2023-12-01
    • CN202110934685.7
    • 2021-08-16
    • 江苏师范大学
    • 高莉肖雅萍李真
    • G06F30/27
    • 本发明公开一种基于改进VGG网络模型的人脸表情识别方法,适用于图像识别领域中使用。首先对人脸图像灰度化,然后对灰度化处理后的人脸表情图像规则化分类;构建用以获取训练人脸表情图像的特征参数值以及模型权重的改进VGG网络模型,从而获得各人脸表情的属性特征,所述改进型VGG网络模型利用二步长的卷积加Relu函数替代常规VGG网络模型中的池化层,用GAP层替代常规VGG网络模型全连接层;使用训练好的改进VGG网络模型权重以及求取的属性特征(56)对比文件Cheng Shuo;Zhou Guohui.FacialExpression Recognition Method Based onImproved VGG Convolutional NeuralNetwork《.International Journal of PatternRecognition and Artificial Intelligence》.2019,全文.陈慧萍.基于深度学习的人脸表情识别的研究《.中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士)信息科技辑》.2020,全文.Z. Yue, F. Yanyan, Z. Shangyou and P.Bing.Facial Expression Recognition Basedon Convolutional Neural Network《.2019IEEE 10th International Conference onSoftware Engineering and Service Science(ICSESS)》.2020,全文.H. Ding, S. K. Zhou and R.Chellappa.FaceNet2ExpNet: Regularizing aDeep Face Recognition Net for ExpressionRecognition《.2017 12th IEEE InternationalConference on Automatic Face & GestureRecognition (FG 2017)》.2017,全文.