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摘要
本发明公开的基于注意力机制的卷积神经网络面部情绪识别方法及系统,包括收集人脸图像数据,按比例分为训练集和测试集；将训练集中的人脸图像数据输入卷积神经网络模型中进行特征学习,得到人脸面部情绪特征数据；在测试集中测试卷积神经网络模型,优化所述卷积神经网络模型的参数；将待识别的人脸图像数据输入优化后的卷积神经网络模型中,得到情绪分类结果；本发明能够实现识别用户情绪的变化,提高用户情绪识别的准确率,通过卷积神经网络的人脸微表情动作检测,利用多个卷积和池化层提高检测准确率,避免有效动作单元遗漏,提高了人脸识别的精度,从而可以大大增加人脸识别的可信度。
- 单位
