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- [发明专利]一种基于多任务学习的面部活动单元检测方法-CN202010489364.6有效
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支瑞聪;周才霞
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北京科技大学
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2020-06-02
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2023-10-27
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G06V40/16
- 本发明提供一种基于多任务学习的面部活动单元检测方法，包括：辅助任务学习：将全局平均池化层之前的AlexNet网络作为共享结构提取共享的面部全局特征，并将提取的共享的面部全局特征分别送入与任务相关的独立网络结构中得到辅助任务的输出；所述辅助任务的输出包括标志点检测、性别识别、头部姿势估计和表情识别的输出；主任务学习：将面部裁剪为上半脸和下半脸，分别输入修改后的Resnet50网络中学习与活动单元相关的特征，将辅助任务学习步骤提取的共享的面部全局特征融入并加入注意力机制；特征组合：将辅助任务的输出组合起来作为关系信息来修正活动单元相关特征的输出。本发明涉及人机交互及模式识别技术领域。
- 一种基于任务学习面部活动单元检测方法
- [发明专利]一种基于关系学习的遥感影像目标检测方法-CN202210635192.8在审
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支瑞聪;赵镜儒
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北京科技大学
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2022-06-07
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2022-09-23
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G06V20/10
- 本发明提供一种基于关系学习的遥感影像目标检测方法，属于遥感影像领域。所述方法包括：针对遥感影像，获取利用区域生成网络生成的候选框，将候选框划分为前景框、推理框和背景框；采用双头推理策略，为分类和定位任务分别构建图推理模块，通过构建的图推理模块为分类和定位任务分别构建候选框之间视觉关系图和位置关系图，根据构建的视觉关系图和位置关系图同时进行关系推理，得到每个候选框的推理特征；将区域生成网络生成的候选框特征以及推理特征进行拼接，并通过多层感知机进行特征融合，再次对候选框进行分类和定位。采用本发明，能够挖掘出遥感影像前景和背景中潜在的关系信息，从而提升对遥感影像目标的检测精度。
- 一种基于关系学习遥感影像目标检测方法
- [发明专利]面部运动单元检测模型训练方法及装置-CN202110484143.4在审
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支瑞聪;胡昕
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北京科技大学
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2021-04-30
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2021-08-06
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G06K9/00
- 本公开涉及一种面部运动单元检测模型训练方法及装置，该装置包括：获取训练样本集，将训练样本集中的人脸图像划分为预设数量的批次；根据训练样本集进行预设次数的训练过程，每一次训练过程均包括对所有批次的人脸图像进行预设处理；每一个批次的预设处理过程包括：提取当前批次中每张人脸图像的各个面部运动单元的特征向量；构建多个关系单元，通过每一个关系单元学习对应的两个面部运动单元之间的相关性；按照预设比例丢弃至少一个关系单元；根据各张人脸图像中剩余的各个关系单元所学习的相关性，进行面部运动单元检测模型的训练。本申请丢弃部分关系单元，在学习AU关系的同时，抑制了AU之间的复杂的共适应关系，使模型学习到更加鲁棒的特征。
- 面部运动单元检测模型训练方法装置
- [发明专利]一种人脸微表情识别方法及识别装置-CN201910149809.3有效
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支瑞聪;李婷婷;刘梦祎
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北京科技大学
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2019-02-28
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2020-12-01
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G06K9/00
- 本发明提供一种人脸微表情识别方法及识别装置，能够在减少计算量的基础上提高了对表情的识别精度。所述方法包括：确定表情数据库中的AU之间的关联性以及AU和表情之间的关联性，其中，AU表示面部动作单元；根据确定的表情数据库中AU和表情之间的关联性，得到每一个表情的AU模板序列；获取测试样本的AU序列；根据确定的表情数据库中AU之间的关联性，利用自适应公共子序列匹配方法计算测试样本的AU序列和每一个表情的AU模板序列之间的相似度，获取最大相似度对应的AU模板序列所属的表情类型作为测试样本的表情类型。本发明涉及图像处理与模式识别领域。
- 一种人脸微表情识别方法装置
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