[发明专利]基于微表情视频的视频特征提取方法、微表情识别方法有效
| 申请号： | 201910808102.9 | 申请日： | 2019-08-29 |
| 公开（公告）号： | CN110532950B | 公开（公告）日： | 2021-08-13 |
| 发明（设计）人： | 陶建华;牛明月;刘斌 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576 | 代理人： | 郭文浩;尹文会 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于情感计算领域，特别涉及一种基于微表情视频的视频特征提取方法，旨在为了解决如何从视频中识别面部微小变化并提取出微表情特征，提高微表情识别精度和准确率的问题。本发明对待测目标人脸视频每一帧图像进行网格化处理，并进行二阶梯度的计算和数据分布统计，获取图像帧序列对应的图像特征表示序列；通过秩池化，按照时间顺序排序特征表示序列，获取视频特征表示；通过范数的行稀疏性获取微表情视频特征。本发明能够提取面部的局部细节信息，捕获人脸细节信息的动态变化，在提取微表情视频特征的同时进一步抑制面部中其他信息对识别结果的影响；进一步通过本发明的微表情识别方法，有效提高了微表情识别精度和准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 表情 视频 特征 提取 方法 识别 | ||
【主权项】：
1.一种基于微表情视频的视频特征提取方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：/n步骤S100，提取待测目标人脸视频的图像帧序列；/n步骤S200，对每一帧图像进行网格化处理，并进行二阶梯度的计算和数据分布统计，提取图像特征；获取所述图像帧序列对应的图像特征表示序列；/n步骤S300，采用秩池化，按照时间顺序排序所述图像特征表示序列，提取视频特征，获取视频特征表示；/n步骤S400，基于所述视频特征表示，通过范数的行稀疏性获取微表情视频特征表示。/n
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