[发明专利]一种基于峰值帧和深度森林的微表情识别方法在审
| 申请号： | 201911099083.3 | 申请日： | 2019-11-12 |
| 公开（公告）号： | CN110852271A | 公开（公告）日： | 2020-02-28 |
| 发明（设计）人： | 滕房儒;刘杰 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/00 |
| 代理公司： | 北京汇众通达知识产权代理事务所(普通合伙) 11622 | 代理人： | 李志男 |
| 地址： | 150001 黑龙江*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于峰值帧和深度森林的微表情识别方法；主要涉及微表情峰值帧定位和使用峰值帧训练深度森林模型来进行微表情识别；该方法包括微表情样本预处理、通过计算频率来确定峰值帧、使用VGG‑Face网络进行特征提取、对深度森林模型进行微表情分类训练和测试；本发明定位微表情峰值帧作为训练集，可以有效避免面部动作强度过低的微表情一般帧带来的冗余；微表情峰值帧数据样本规模小，结合深度森林在少量数据样本的情况下也有优异表现的特点，选择训练深度森林模型来识别微表情，提高了准确率和效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 峰值 深度 森林 表情 识别 方法 | ||
【主权项】：
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