[发明专利]一种基于卷积神经网络的微表情双流网络识别方法在审
| 申请号： | 202010467536.X | 申请日： | 2020-05-28 |
| 公开（公告）号： | CN111666852A | 公开（公告）日： | 2020-09-15 |
| 发明（设计）人： | 李雪威;刘少威;王建荣;赵满坤;徐天一;刘志强;高洁 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津盛理知识产权代理有限公司 12209 | 代理人： | 霍慧慧 |
| 地址： | 300071*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 表情 双流 网络 识别 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于卷积神经网络的微表情双流网络识别方法，其特征在于：所述方法的步骤为：
S1、使用总变分最小化方法计算微表情起始帧和顶点帧之间的光流；
S2、以计算的光流为输入，通过在Inception网络基础上通过修剪并添加通道注意力，得到TIncpSE网络结构，通过网络的不断训练测试，得到较好的网络结构，最终得到一个1024大小的feature；
S3、构建加强表示的微表情序列下采样10帧；
S4、以构建的10帧微表情序列为输入，利用Resnet网络的3D形式，通过实验测试找到效果最好的网络结构，得到一个512大小的feature；
S5、将两个网络得到的feature进行拼接，通过构建多层感知机自学习两个特征之间的关系，最终得到微表情识别的结果。
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