[发明专利]基于多尺度时空特征神经网络的微表情识别方法有效
| 申请号： | 202110188615.1 | 申请日： | 2021-02-19 |
| 公开（公告）号： | CN112560810B | 公开（公告）日： | 2021-07-02 |
| 发明（设计）人： | 陶建华;张昊;刘斌;佘文祥 | 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;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京华夏泰和知识产权代理有限公司 11662 | 代理人： | 孙剑锋;刘蔓莉 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请涉及基于多尺度时空特征神经网络的微表情识别方法，可以从微表情视频帧中学习到微表情的空间域与时间域的特征，将两者特征结合形成更加鲁棒的微表情特征。同时针对微表情发生在面部局部区域，将微表情产生的活跃的局部地区与全局区域相结合用于微表情识别。解决了微表情连续帧之间特征提取不足，以及微表情在局部区域较为活跃的问题。本发明对自发式微表情的准确率，相比于其它方法，具有一定的优势，78.7%的准确率充分说明本发明对微表情的识别取得良好的成效。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 尺度 时空 特征 神经网络 表情 识别 方法 | ||
【主权项】：
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