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申请/专利权人：广西广播电视信息网络股份有限公司;桂林电子科技大学
摘要：本发明属于神经网络技术领域，提供了一种快速反应且高准确率的六种情感识别的方法和系统。本发明首先通过轻量级端到端的深度学习模型进行面部检测以确保快速准确的定位能力；然后利用VGG16模型对检测到的面部图像进行表情分类，以提取丰富的特征信息。通过微调端到端的深度学习模型和采用VGG16模型的迁移学习，系统在标准面部表情数据集上取得满意的性能，实现了高准确率和实时性。通过结合端到端的深度学习模型和VGG模型的优势，本发明实现了对人类面部表情进行快速检测和准确分类，提高了面部表情识别的准确性和实时性，增强了系统的泛化能力和处理复杂情感变化的能力。
主权项：1.一种快速反应且高准确率的人类情感识别方法，其特征在于，包括以下内容：步骤1：使用多个公开的面部表情数据集进行数据预处理，包括大小调整、归一化等，以适配后续处理的的输入要求；步骤2：对经过预处理的图像采用端到端的学习模型YOLO算法快速进行人脸检测，并且截取人脸图像；步骤3：对截取的人脸图像采用VGG进行表情特征提取、识别与分类；并对VGG模型进行迁移学习，利用在大规模数据集上学习到的特征表示进行表情分类；步骤4：将表情识别和表情分类的结果通过UI用户界面进行描框、数值显示呈现。
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权利要求：
百度查询： 广西广播电视信息网络股份有限公司 桂林电子科技大学 一种快速反应且高准确率的人类情感识别的方法和系统
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