[发明专利]一种微表情识别方法有效
| 申请号： | 201910456423.7 | 申请日： | 2019-05-29 |
| 公开（公告）号： | CN110287801B | 公开（公告）日： | 2021-10-15 |
| 发明（设计）人： | 阳兵;程静;张博;杨云祥;郭晓雷;郭静;谷晓鹏 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技集团公司电子科学研究院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 工业和信息化部电子专利中心 11010 | 代理人： | 田卫平 |
| 地址： | 100041 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种微表情识别算法，包括：获取微表情序列，由微表情序列计算得到光流序列，并由光流序列计算得到光应变序列；微表情序列、光流序列和光应变序列分别经卷积神经网络处理得到第一特征向量、第二特征向量和第三特征向量；将第一特征向量、第二特征向量以及第三特征向量连接后输入循环神经网络，并经过全连接层处理后得到微表情的分类权重向量；基于分类权重向量对微表情进行识别。根据本发明的微表情识别算法，将光流序列和光应变序列作为补充信息加入到识别算法中，并分别采用三条卷积神经网络对微表情序列、光流序列和光应变序列进行处理。而且在算法中融合了三种注意力机制，有效提高了微表情识别算法的精确性和可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 表情 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种微表情识别算法，其特征在于，包括：获取微表情序列，由所述微表情序列计算得到光流序列，并由所述光流序列计算得到光应变序列；所述微表情序列经卷积神经网络处理得到第一特征向量；所述光流序列经卷积神经网络处理得到第二特征向量；所述光应变序列经卷积神经网络处理得到第三特征向量；将所述第一特征向量、所述第二特征向量以及所述第三特征向量连接后输入循环神经网络，并经过全连接层处理后得到微表情的分类权重向量；基于所述分类权重向量对所述微表情进行识别。
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