[发明专利]基于视频放大和深度学习的人脸微表情识别方法在审
| 申请号： | 201811293854.8 | 申请日： | 2018-11-01 |
| 公开（公告）号： | CN109034143A | 公开（公告）日： | 2018-12-18 |
| 发明（设计）人： | 徐丹;刘汝涵 | 申请（专利权）人： | 云南大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京汇捷知识产权代理事务所(普通合伙) 11531 | 代理人： | 李宏伟 |
| 地址： | 650000*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 视频放大 表情识别 表情 新数据 人脸 裁剪 预处理 卷积神经网络 神经网络模型 视频数据分割 视频图像序列 视频帧图像 预处理操作 标签提取 表情动作 表情特征 动作幅度 放大处理 分类基础 干扰消除 灰度图像 视频数据 数据集中 图像序列 完整数据 消除干扰 准确率 放入 标签 放大 视频 学习 引入 情绪 统一 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于视频放大和深度学习的人脸微表情识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、利用基于干扰消除的视频放大技术放大微表情视频数据的动作幅度；
S2、将进行放大处理后的视频数据分割为视频帧图像，并根据数据集中所给微表情标签提取出所有属于微表情的图像序列，组成新数据集；
S3、对处理后的视频进行脸部裁剪预处理操作，同时将所有视频图像序列统一裁剪为110*110大小的灰度图像；
S4、将预处理后的新数据放入卷积神经网络模型并进行训练，提取微表情特征数据，实现微表情的识别任务。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，S1步骤的实现过程具体包括：
S11、在视频数据集中对人脸进行关键点定位，找出每个视频中眼部坐标的位置；
S12、利用基于相位的视频放大技术对数据视频进行放大处理；
S13、将未经过放大处理的原始视频中的眼睛部位进行裁剪并替换放大后的眼部视频。
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