[发明专利]基于多模态自监督对比学习的微表情识别方法及其系统在审
| 申请号： | 202211563740.7 | 申请日： | 2022-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN116052244A | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 黄树成;周浩樑;朱霞;缪宇晗 | 申请（专利权）人： | 江苏科技大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/774;G06V10/764;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 袁姝 |
| 地址： | 212100 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多模态自监督对比学习的微表情识别方法及其系统，将自监督对比学习和微表情识别相结合，设计一个新的微表情识别框架；引入多模态信息进行对比，利用同一样本多种模态间的关联信息，构建具有高鲁棒性和强泛化能力的模型，包括：对微表情数据集进行数据预处理，包括对无标签样本进行人脸检测和人脸动作单元识别，以及对所有样本进行人脸规范化裁剪；使用多模态对比学习方法进行自监督预训练，挖掘同一微表情样本多种模态的关联信息；使用迁移学习方法，将自监督预训练阶段学到的特征迁移到微表情识别任务，进行微表情识别。本发明可充分利用大量的无标签数据和不同模态的信息，有效提高了微表情的识别率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多模态 监督 对比 学习 表情 识别 方法 及其 系统 | ||
【主权项】：
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