[发明专利]一种基于2D-3D CNN的微表情识别方法在审
| 申请号： | 202010280634.2 | 申请日： | 2020-04-10 |
| 公开（公告）号： | CN111476178A | 公开（公告）日： | 2020-07-31 |
| 发明（设计）人： | 王琳;贾景倩 | 申请（专利权）人： | 大连海事大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连东方专利代理有限责任公司 21212 | 代理人： | 姜威威;李洪福 |
| 地址： | 116026 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于2D‑3D CNN的微表情识别方法，属于表情识别领域，该方法包括以下步骤：采集微表情，构成原始微表情数据集，采用数据扩增方式对原始微表情数据集进行扩充及划分，得到训练数据集和测试数据集；采用图像处理技术在线处理微表情视频，利用差分思想得到差分信息图，在一帧中记录视频中脸部的运动状态，构建2D‑3D CNN网络模型；将训练数据集输入到2D‑3D CNN网络模型中进行训练，得到最优2D‑3D CNN网络模型；将测试数据集输入到最优2D‑3D CNN网络模型中衡量2D‑3D卷积神经网络的分类效果；将预处理后的微表情视频输入到最优2D‑3D CNN网络模型中，得到微表情的识别的分类结果；该方法更加符合实际应用情况，提高了算法的普适性，使得本方法能够更加实用有效地识别微表情视频。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 cnn 表情 识别 方法 | ||
【主权项】：
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