[发明专利]一种用于微表情识别的鉴别性特征学习方法与系统有效
| 申请号： | 202110060936.3 | 申请日： | 2021-01-18 |
| 公开（公告）号： | CN112800891B | 公开（公告）日： | 2022-08-26 |
| 发明（设计）人： | 卢官明;韩震;卢峻禾 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/764;G06V10/774 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 孟红梅 |
| 地址： | 210012 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于微表情识别的鉴别性特征学习方法与系统。首先提取微表情视频序列中的起始帧和峰值帧，并对其进行预处理，进而计算峰值帧与起始帧之间的光流信息，得到光流图；然后从普通表情图像库中选取其表情类别不同于峰值帧的一幅图像，对其进行裁剪，并用裁剪得到的图像块替换峰值帧图像的对应区域，得到合成图像；接着构造基于类激活图注意力机制的双流卷积神经网络模型，将光流图和合成图像分别输入到双流卷积神经网络的两个支路，对模型进行训练；最后用训练好的模型从输入的视频序列中提取鉴别力强的特征，用于微表情分类识别。本发明可以有效防止模型过拟合，并使模型学习到鉴别力强的微表情特征，提高微表情识别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 表情 识别 鉴别 特征 学习方法 系统 | ||
【主权项】：
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