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专利号	2017105379215	专利名称	一种基于多通道并行卷积神经网络的实时表情识别方法
专利类型	发明专利	国际分类	G06K9/46;G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62
申请人	重庆邮电大学	申请地址	重庆市南岸区南山街道崇文路2号
发明人	蔡林沁;周锴;徐宏博;陈富丽;虞继敏	申请日期	2017-07-04
下证状态	未知	更新时间	2023-03-01 10:13:23
专利摘要	本发明请求保护一种基于多通道并行卷积神经网络的实时表情识别方法，包括以下步骤：从面部表情数据集中提取包含RGB与Depth图像的表情数据；对彩色图像进行局部二值化及提取面部关键点预处理，对深度图像进行梯度化预处理，将预处理后的图像分为训练集与测试集两部分并构建多通道并行卷积神经网络；将训练集中预处理后的图像送入网络中训练，获得学习了面部表情轮廓、立体分布及关键点特征的深度通道、lbp通道及关键点通道识别模型；将三种识别模型的分类结果采用最大置信融合，得到最终表情识别模型并构建实时表情识别系统。本发明增强了识别网络的鲁棒性，有效提升了实时表情识别系统的性能。

买卖双方需提供			平台提供	转让后买方可获得
	企业	个人	专利代理委托书专利权转让协议办理文件副本请求书发明人变更声明	专利证书手续合格通知书专利登记簿副本
买方	企业营业执照企业组织机构代码证	身份证
卖方	企业营业执照专利证书原件	身份证专利证书原件