面部动作单元识别方法与装置、模型训练方法与装置、存储介质及电子设备
基本信息
| 申请号 | CN202111304240.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114187623A | 公开（公告）日 | 2022-03-15 |
| 申请公布号 | CN114187623A | 申请公布日 | 2022-03-15 |
| 分类号 | G06V40/16（2022.01）I;G06V40/20（2022.01）I;G06V10/774（2022.01）I;G06V10/764（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 李一帆;韩琥;山世光;陈熙霖 | 申请（专利权）人 | 中国科学院计算技术研究所 |
| 代理机构 | 北京律诚同业知识产权代理有限公司 | 代理人 | 祁建国 |
| 地址 | 100080北京市海淀区中关村科学院南路6号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 一种面部动作单元识别模型训练方法，包括：将面部图像输入并行的第一主干网络和第二主干网络以分别获得其第一视角特征与第二视角特征，面部图像包括准确标注面部图像、不准确标注面部图像或无标注面部图像；第一干净网络和第一噪声网络分别根据第一视角特征预测对应的第一准确标签与第一不准确标签，第二干净网络和第二噪声网络分别根据第二视角特征预测对应的第二准确标签与第二不准确标签；或者第一干净网络根据第一视角特征预测对应的第一准确标签与第一伪标签，第二干净网络根据第二视角特征预测对应的第二准确标签与第二伪标签。本发明的方法能利用准确标签数据集、不准确标签数据集以及无标注标签数据集，训练出准确率更高、泛化性能更强的面部动作单元识别模型。 |
