【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机视觉，尤其涉及一种基于局部感知的表情识别模型训练方法、装置及介质。
技术介绍
1、随着人工智能技术的发展，越来越多的应用需要与人类进行自然而然的交互，例如，计算机想要更好地理解和分析人类的情感状态，并做出相应的反映，可以利用表情识别模型对面部表情进行分析并输出合理的分类结果，这对于很多领域都有重要意义，比如市场调研、社交媒体分析、用户体验评估、防欺骗行为等。通常表情识别模型在面对简单的面部图片时，可以准确获取面部特征并分析输出其分类结果，但在图片背景复杂时可能干扰表情识别模型的识别过程导致输出分类结果不够精准。
2、因此，现有技术中当图片背景复杂时输出的分类结果不够精准的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请实施例提供了一种基于局部感知的表情识别模型训练方法、装置及介质，以解决现有技术中当图片样本背景复杂时表情识别结果不够精准的问题。
2、本申请实施例的第一方面，提供了一种基于局部感知的表情识别模型训练方法，包括：对训练集中的对象图片进行特征提取...
【技术保护点】
1.一种基于局部感知的表情识别模型训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述原始特征图输入至局部感知模块，利用所述局部感知模块从所述原始特征图中提取与表情相关的局部区域特征图，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用每个分支网络对所述原始特征图中不同表情相关区域的特征进行提取，得到不同表情区域对应的特征图，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述权重特征图进行正则化处理，得到正则化处理后的权重特征图，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征...
【技术特征摘要】
1.一种基于局部感知的表情识别模型训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述原始特征图输入至局部感知模块，利用所述局部感知模块从所述原始特征图中提取与表情相关的局部区域特征图，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用每个分支网络对所述原始特征图中不同表情相关区域的特征进行提取，得到不同表情区域对应的特征图，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述权重特征图进行正则化处理，得到正则化处理后的权重特征图，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述正则化处理后的权重特征图执行聚合操作，得到聚合后的与表情相关的局部区域特征图，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋召，周靖宇，
申请(专利权)人：深圳须弥云图空间科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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