[发明专利]一种基于深度学习的微表情特征提取与识别方法在审
| 申请号： | 202111559841.2 | 申请日： | 2021-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN114220154A | 公开（公告）日： | 2022-03-22 |
| 发明（设计）人： | 王越;王峰 | 申请（专利权）人： | 王越 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/50;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安铭泽知识产权代理事务所(普通合伙) 61223 | 代理人： | 谢欢 |
| 地址： | 030000 山西省太*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的微表情特征提取与识别方法，包括以下步骤：构建基于关键帧的四层金字塔光流模型，输入微表情视频关键帧，获取光流特征；对微表情图像序列的三个正交平面提取LBP特征，将三个维度上得到的归一化特征梯度直方图级联成LBP‑TOP直方图向量；将光流特征转换为直方图，与图像序列的LBP‑TOP直方图向量进行级联融合，得到融合特征的直方图表示；构建基于残差模块的浅层CNN模型，引入宏表情数据集和微表情数据集，构建基于CNN‑GCN迁移学习网络的跨数据集微表情识别模型；将融合特征输入到训练好的基于CNN‑GCN迁移学习网络的跨数据集微表情识别模型中进行分类，获得微表情类型。该方法有效提高了微表情的识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 表情 特征 提取 识别 方法 | ||
【主权项】：
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