[发明专利]一种基于残差神经网络和注意力机制的微表情识别方法在审
| 申请号： | 202111362700.1 | 申请日： | 2021-11-17 |
| 公开（公告）号： | CN114038041A | 公开（公告）日： | 2022-02-11 |
| 发明（设计）人： | 董成龙;徐梦奇 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/25;G06V10/764;G06V10/44;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨舟涛 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于残差神经网络和注意力机制的微表情识别方法，结合了残差神经网络和时空注意力机制。为提高微表情识别准确率，设计了一种ME‑Attention模块，该模块利用空间注意力机制聚焦于微表情发生区域并增强该区域权重，利用时间注意力机制找出图像序列中微表情强度比较高的帧赋予更大权重。由于深层网络会在训练过程中遇到梯度消失的问题，导致识别准确率降低，而残差连接可以解决梯度消失的问题，因此将现有技术中的残差神经网络与本申请提出的ME‑Attention模块进行融合，作为网络基本块，用16个基本块堆叠构成本申请的网络模型。实验结果显示本申请的深度神经网络在微表情识别任务上的准确率比现有方法高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 注意力 机制 表情 识别 方法 | ||
【主权项】：
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