[发明专利]一种自发微表情识别方法有效
| 申请号： | 202011559343.3 | 申请日： | 2020-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN112580555B | 公开（公告）日： | 2022-09-30 |
| 发明（设计）人： | 陈恩红;徐童;赵思蕊;冷文昊;李弘毅 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京凯特来知识产权代理有限公司 11260 | 代理人： | 郑立明;韩珂 |
| 地址： | 230026 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种自发微表情识别方法，通过将微表情的特征学习过程分解成先验学习和目标学习两个阶段，并设计与之对应的孪生三维卷积神经网络模型，可以充分的让网络模型在小样本的微表情数据集上得到充分的训练，从而大幅度的提高深度模型的泛化能力，并最终提升网络模型的识别效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 自发 表情 识别 方法 | ||
【主权项】：
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