【技术实现步骤摘要】
一种训练识别面部表情的方法和装置
本申请涉及图像处理领域，具体涉及训练识别面部表情的方法，以及训练识别面部表情的装置，以及识别面部表情的方法，以及识别面部表情的装置。
技术介绍
人脸识别被广泛地应用于安防、经济、商贸和健康管理等领域，例如：匹配嫌疑犯的照片、根据目击者提供的信息进行人脸重构、嫌疑犯图像集；身份的匹配验证；公共场合的监控系统；自动门卫系统等。一方面上述这些应用的背景可能是动态或静态，另一方面这些背景本身可能是非可控的，因此在这些应用背景下，可能会遇到各种各样的问题，相应的有不同的分析方式、解决方法和技术难度。随着人脸匹配识别的技术越来越成熟，研究者们也将人脸识别算法或方法研究投入实际应用，并且应用范围也越来越广泛。课堂上听众的面部表情是听众的心理状态的一个表征，通过分析听众的面部表情数据可以用于评估和改善教学效果。随着信息化技术的不断发展，关于人体特征采集的各种技术应运而生，并取得了蓬勃的发展，例如人脸识别技术等已经取得了实质性的突破，可表情识别技术还不够成熟，尤其是面对课堂中学生的表情分析就更是凤毛麟角。表情特征分析系统可以广泛地应用于学生课堂，因...
【技术保护点】
1.一种训练识别面部表情的方法，其特征在于，包括：获取训练数据，其中，所述训练数据，是N类面部表情中一类面部表情的图像数据，N是大于1的整数；利用所述训练数据训练第一网络模型达到预设识别面部表情的精度，从而获得优化的第一网络模型；其中，所述第一网络模型，包括特定结构的VGG19网络模型及依次连接在所述特定结构的VGG19网络模型后的一层全连接层、一层Dropout层和一层Softmax层；所述特定结构的VGG19网络模型，包括VGG19网络模型的输入层、池化层和卷积层；所述Softmax层，包括激活函数为Softmax函数的N个节点的全连接层；在训练时所述第一网络模型根据预设参数开始训练。
【技术特征摘要】
1.一种训练识别面部表情的方法，其特征在于，包括：获取训练数据，其中，所述训练数据，是N类面部表情中一类面部表情的图像数据，N是大于1的整数；利用所述训练数据训练第一网络模型达到预设识别面部表情的精度，从而获得优化的第一网络模型；其中，所述第一网络模型，包括特定结构的VGG19网络模型及依次连接在所述特定结构的VGG19网络模型后的一层全连接层、一层Dropout层和一层Softmax层；所述特定结构的VGG19网络模型，包括VGG19网络模型的输入层、池化层和卷积层；所述Softmax层，包括激活函数为Softmax函数的N个节点的全连接层；在训练时所述第一网络模型根据预设参数开始训练。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述训练数据训练第一网络模型达到预设识别面部表情的精度，从而获得优化的第一网络模型，包括：从所述训练数据中获取训练批的批训练数据；将所述批训练数据输入所述第一网络模型中获取批训练结果；判断所述批训练结果是否满足预设识别面部表情的精度；若否，则根据所述批训练结果调整所述第一网络模型的权重值和偏移量，并继续上述步骤；若是，则获得所述优化的第一网络模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述判断所述批训练结果是否满足预设识别面部表情的精度，包括：通过损失函数判断所述批训练结果是否满足预设识别面部表情的精度。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述损失函数为交叉熵损失函数：其中，yi是批训练结果值；是预设结果值；i是训练次数。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述训练批为64；所述输入层的输入图像分辨率为224像素×224像素。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设参数包括：优化函数采用自适应学习率的Adam；且学习率的初始值等于0.0001。7.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：房建东，刘雨桐，李巴津，
申请(专利权)人：内蒙古工业大学，
类型：发明
国别省市：内蒙古,15
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