[发明专利]一种基于动态图卷积网络的微表情识别方法

摘要

本发明提供了一种基于动态图卷积网络的微表情识别方法，首先，基于浅层网络的全局面部特征学习模块提取起始帧与峰值帧的光流，在主干网中学习光流上的全局面部特征；然后，基于注意力机制的面部运动单元特征学习与检测模块，结合注意力机制与面部运动单元平衡检测损失函数，在全局面部特征的基础上学习多个面部运动单元特征；最后，将面部运动单元特征输入到基于动态图卷积的面部运动单元关系推理与微表情分类模块中，对面部运动单元之间的关系进行动态学习，并使用聚合的面部运动单元关系特征进行微表情分类。本发明解决了微表情研究中面部运动单元与微表情识别无法在同时进行相互促进的问题，可用于微表情面部运动单元检测以及识别的应用场景。