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本发明提供了一种基于人脸动作单元和卷积神经网络集成的表情识别方法，包括以下步骤：S1：通过摄像头检测及采集人的面部图像；S2：对图像进行预处理；S3：将人脸图像输入基于面部动作单元的表情识别分类器；S4：通过多标签分类器检测面部图像中动作单元的类别；S5：根据6种基本表情的动作单元组合与识别到的动作单元，输出基于面部动作单元的表情分类结果；S6：将人脸图像输入卷积神经网络表情分类器；S7：根据卷积神经网络对人脸图像特征的识别结果判断图像的表情类别；S8：输出卷积神经网络的分类结果；S9：根据两个
(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116824661 A (43)申请公布日 2023.09.29 (21)申请号 202310590266.5 G06V 10/80 (2022.01)
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