基于YOLOv8深度学习的人脸面部表情识别方法及装置

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基于YOLOv8深度学习的人脸面部表情识别方法及装置
申请号:CN202510949897
申请日期:2025-07-10
公开号:CN120976983A
公开日期:2025-11-18
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于YOLOv8深度学习的人脸面部表情识别方法及装置,方法包括:S1采集各种基本表情的公开数据集并进行标注,及对标注数据进行标准化处理以及噪声过滤得到数据集;S2对YOLOv8的网络结构进行改进,得到改进YOLOv8表情识别模型;S3采用训练集和测试集对改进YOLOv8表情识别模型进行训练和推理;S4采用训练后的改进YOLOv8表情识别模型对待识别图像或视频中的人脸面部表面进行识别。其能够捕捉从整体表情到肌肉微动的多尺度特征,解决了微表情微弱特征难以捕获的问题,同时结合自适应几何校正模块自动完成角度校正、尺寸归一化及遮挡补偿,消除侧脸与遮挡干扰,提高识别效率。
技术关键词
人脸面部表情 识别方法 多尺度特征 上下文感知网络 校正模块 网络结构 生成多尺度 模型训练模块 表情特征 图像 数据采集模块 注意力机制 动态 语义特征 全局平均池化 时序
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