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摘要
本发明公开了基于深度特权网络的人脸表情识别方法,包括以下步骤：主网络通过输入面部表情图片,并进行预处理,得到预处理面部表情图片；主网络学习其人脸表情特征,得到人脸表情特征信息,进而对人脸表情情绪进行情绪分类,得到情绪分类信息；通过特权网络获取特权信息,进而对损失函数进行特权学习,优化主网络的参数,得到优化深度特权网络；在主网络输入测试的面部表情图片,对测试的面部表情图片进行预处理；采用通过特权学习后的深度特权网络提取表情特征,实现情绪分类,得到人脸表情识别结果；本发明将人脸运动单元作为特权信息,对传统的深度网络进行训练以提取出有利于识别的表情特征,从而提高人脸情绪识别的准确度。
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