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[发明专利]一种学生面部表情识别方法及系统-CN202210277496.1在审
发明人：刘慧伶;鲁燃;刘培玉 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2022-03-21 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提供了一种学生面部表情识别方法及系统，包括：获取包含所有待识别学生面部在内的图像；采用人脸识别算法，识别出所述图像中所有待识别学生的人脸，并剪裁得到每个待识别学生的人脸图片；将每个待识别学生的人脸图片输入训练好的卷积神经网络中，得到每个待识别学生对应的每种面部表情类别的概率，将最大概率对应的面部表情类别作为待识别学生的面部表情识别结果；其中，卷积神经网络包括依次连接的若干层卷积层、一层全连接层和一层softmax层，每层卷积层由一个提高了面部表情识别的精度。
一种学生面部表情识别方法系统

[发明专利]一种基于自注意力的卒中患者表情识别方法及系统-CN202210087537.0在审
发明人：朱啸宇;陆小锋;曾凤珍;宋海洋;朱民耀;王鹤玮;贾杰 -专利权人：上海大学
申请日： 2022-01-25 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开的一种基于自注意力的卒中患者表情识别方法及系统，包括：获取卒中患者表情数据集，构建基于ViT的表情识别模型，通过人脸表情数据集和所述卒中患者表情数据集对所述基于ViT的表情识别模型进行训练，通过训练好的基于ViT的表情识别模型识别卒中患者表情的类别。本发明通过构建基于ViT的表情识别模型，以人脸表情数据集作为输入进行预训练得到预训练模型后，再以卒中患者表情数据集增强后的数据集为输入对预训练模型进行训练，使得基于ViT的表情识别模型能够识别轻量级卒中患者表情
一种基于注意力患者表情识别方法系统

[发明专利]一种基于Gabor和EOH特征的自动微表情识别方法-CN201210041341.4有效
发明人：吴奇;申寻兵;傅小兰 -专利权人：中国科学院心理研究所
申请日： 2012-02-21 - 公布日： 2013-08-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种自动表情识别方法，包括：步骤10)、捕获视频的帧图像中的人脸区域，并进行预处理；步骤20)、对相应人脸区域的图像提取Gabor特征和EOH特征；步骤30)、将相应特征进行融合，获取目标视频的最终表征；通过训练所得的分类器，获取每一帧视频图像的表情标签序列；步骤40)、对该表情标签序列进行扫描，判断表情的持续时间，根据获取的微表情，输出表情类别。
一种基于 gabor eoh 特征自动表情识别方法

[发明专利]一种基于表情迁移的人脸表情识别方法-CN202211218302.7在审
发明人：任亚洲;吴振谦;蒲晓蓉 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-09-30 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于表情迁移的人脸表情识别方法，属于深度学习与图像处理技术领域。本发明通过提取出高纯度的表情相关特征，进而提高表情识别任务的精度。本发明方法为：利用已有成熟网络提取表情图像的全局特征向量，并使用分解器将全局特征向量分解为特征向量A和特征向量B；进行表情迁移训练，使特征向量A演变为表情相关特征，而特征向量B演变为表情无关特征；利用表情相关特征进行表情识别，输出表情类别。本发明借助表情迁移的辅助任务，将原始的含有干扰信息的表情特征向量分解为表情相关特征向量与表情无关特征向量，表情相关特征向量是高质量的，更利于表情识别任务。
一种基于表情迁移识别方法

[发明专利]一种基于多状态融合模型的驾驶学习行为识别方法-CN202310012678.0在审
发明人：赵莉;李唯昕;时俊雅;刘海;刘婷婷;黄苏雨 -专利权人：武汉东湖学院
申请日： 2023-01-05 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V20/59 文献下载
摘要：，其包括：获取被监测主体在驾驶过程中的RGB图像、深度图像以及人体压力分布数据，RGB图像、深度图像中均包含被监测主体的头部图像；将RGB图像与深度图像输入训练好的状态识别模型中，获得被监测主体的面部表情情感类别与头部姿态偏转角；将人体压力分布数据输入训练好的人体姿态识别模型中，获取被监测主体在驾驶过程中的身体姿态类别；综合表情情感类别、头部姿态偏转角、身体姿态类别以及预设的阈值条件，对被监测主体的驾驶学习行为进行识别。本发明结合学习者的精细表情、头部动作及人体坐姿识别其在驾驶学习过程中的异常状态倾向，可以有效地提高学习效率，提升驾驶教学的安全性。
一种基于状态融合模型驾驶学习行为识别方法

[发明专利]基于表情识别的呼救方法、装置、电子设备及存储介质-CN201980000283.0在审
发明人：王林 -专利权人：深圳市汇顶科技股份有限公司
申请日： 2019-02-19 - 公布日： 2019-08-13 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于表情识别方法、装置、电子设备及存储介质。该方法，包括：采集用户的人脸图像序列；从所述人脸图像序列中提取出运动特征；根据所述运动特征与情绪类别之间的映射关系，确定所述运动特征是否属于目标类别；若所述运动特征属于目标类别，则向预设平台发送预设的呼救信号从而可以根据用户的表情变化来解析用户的情绪，并在发现用户情绪异常时，自动生成呼救信号，从而实现隐秘呼救，保证用户的人身和财产安全。
运动特征人脸图像序列表情识别存储介质电子设备呼救信号目标类别预设呼救表情变化财产安全映射关系用户情绪自动生成情绪隐秘解析采集发送保证发现

[发明专利]结合风格迁移的可控表情生成方法-CN202011618332.8有效
发明人：姬艳丽;张浩 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-12-30 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G06T13/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合风格迁移的可控表情生成方法，获取真实人脸表情图像和动漫风格人脸表情图像，以及真实人脸表情图像的AU向量标签；首先随机选取真实人脸表情图像和动漫人脸表情图像训练风格迁移模块，然后使用已训练好的风格迁移模块生成的动漫风格人脸表情图像、该图像的AU向量标签和期望表情的AU向量，对由表情控制生成模块和判别器模块组成的可控表情生成对抗网络进行训练；将某真实人脸表情图像输入至风格迁移模块得到相同表情的动漫风格人脸表情图像，将该动漫风格人脸表情图像和期望表情的AU向量输入表情控制生成模块，得到期望表情的动漫风格人脸表情图像。本发明可以在风格迁移的同时，对动漫风格人脸表情图像的表情类别进行控制。
结合风格迁移可控表情生成方法

[发明专利]一种表情识别方法及系统-CN201610539445.6在审
发明人：支瑞聪;张德政 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2016-07-11 - 公布日： 2016-11-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种表情识别方法及系统，能够提高面部表情的识别精度。所述方法包括：获取面部表情图像作为训练样本和测试样本，并提取所述面部表情图像的多个面部关键部位；提取所述面部表情图像和各面部关键部位的面部表情特征；构建稀疏分类器，依据提取的所述训练样本和测试样本的面部表情特征，对所述测试样本的面部表情图像及面部关键部位进行表情分类；对所述稀疏分类器的表情分类结果进行融合，根据融合结果确定所述测试样本的表情类别。
一种表情识别方法系统

[发明专利]基于双向循环神经网络的微表情识别方法、装置及介质-CN202111007435.5在审
发明人：孔德松 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-08-30 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请涉及表情识别技术领域，更为具体来说，本申请涉及基于双向循环神经网络的微表情识别方法、装置及介质。所述方法包括：将原始微表情数据进行预处理，获得面部行为编码序列；对所述面部行为编码序列进行面部行为编码，得到微表情编码特征向量；将所述微表情编码特征向量输入训练好的双向循环神经网络；将双向循环神经网络输出的特征向量基于时间注意力机制提取微表情时序特征；将所述微表情时序特征通过Softmax函数识别微表情的表情类别。本申请的所述方法与装置可充分识别微表情中的特征，提升微表情的识别精度。
基于双向循环神经网络表情识别方法装置介质

[发明专利]人脸表情识别方法及系统、表情分类器的训练方法及系统-CN200910243416.5无效
发明人：崔国勤 -专利权人：北京中星微电子有限公司
申请日： 2009-12-21 - 公布日： 2010-11-03 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种人脸表情识别方法及系统、一种人脸表情分类器的训练方法及系统。其中的人脸表情识别方法具体包括：对输入视频图像，进行融合二值图像和灰度图像序列的光流运动场的特征提取，获得特征序列；将输入的特征序列作为观测序列，根据人脸表情分类器判别该观测序列所属的表情类别；其中，所述人脸表情分类器为组合各种表情的隐马尔可夫模型得到的，所述隐马尔可夫模型经训练人脸表情样本中的中性表情序列和弱小表情序列得到。本发明用以克服现有表情识别结果离散、跳跃、不自然的缺点。
表情识别方法系统分类训练

[发明专利]表情识别方法和系统-CN202211653716.2在审
发明人：武文琦 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2022-12-22 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本说明书提供的表情识别方法和系统，在获取目标面部视频的多个视频片段后，在多个视频片段中提取出每一视频片段的时空特征和时序特征，以及基于时空特征和所述时序特征，确定目标面部视频对应的表情类别；该方案可以提升表情识别的准确率
表情识别方法系统

[发明专利]一种生成目标角色的动画表情的方法和系统-CN202011219692.0在审
发明人：渠思源 -专利权人：北京慧夜科技有限公司
申请日： 2020-11-04 - 公布日： 2021-02-05 - 主分类号： G06T13/40 文献下载
摘要：本说明书实施例公开了一种生成目标角色的动画表情的方法。所述方法包括：获取待预测台词文本；使用训练好的表情生成模型处理所述待预测台词文本，得到与所述待预测台词文本对应的表情编码，以使用所述表情编码基于映射关系获取与所述动画表情对应的表情参数，并基于所述表情参数确定所述目标角色的动画表情；其中，所述表情编码用于表示所述动画表情的类别；所述目标角色包括：动画角色、虚拟偶像、聊天机器人或者网站的在线客服；其中：所述表情生成模型包括台词特征提取模型和表情编码生成模型，所述表情编码生成模型用于基于所述台词特征提取模型输出的台词特征向量获取与所述待预测台词文本对应的所述表情编码
一种生成目标角色动画表情方法系统

[发明专利]一种面孔表情数据库的构建方法-CN202211154523.2在审
发明人：马嘉琳;李永鑫 -专利权人：河南大学
申请日： 2022-09-21 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06F16/21 文献下载
摘要：一种面孔表情数据库的构建方法，属于计算机程序技术领域。采集汉族、回族及藏族的7种面孔表情图片的数据；从3个民族中各选取4名专家，对数据的类型进行初次评定，选取评价一致的图片数据，收集专家评价的数据。从3个民族中各选取80名的被试者，对被试者进行情绪类别和强度的评价，获取情绪类别和强度的评价数据；将数据采集的数据、数据处理的数据及情绪类别和强度的评价数据建立中国汉族、藏族和回族面孔表情数据库。本发明完善了中国面孔表情材料系统，便于不同国家和地区的研究者对研究结果提供数据支持，采用多种方式来诱发情绪不仅使本数据库图片的准确率较高，数据库为中国本土多元文化和中、西方跨文化的情绪研究提供有用的数据
一种面孔表情数据库构建方法

[发明专利]基于可分离残差注意力网络的表情标签修正和识别方法-CN202111318610.2在审
发明人：师飘;胡敏;任福继;李星达 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2021-11-09 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于可分离残差注意力网络的表情标签修正和识别方法，其步骤包括：1人脸表情数据的收集和MERC方法的预处理；2建立基于可分离残差注意力的人脸表情特征提取网络，依次包括：浅层网络模块，可分离残差注意力模块DSA以及权重输出模块；3使用标签修正模块LA，对较低权重的不确定性表情样本标签进行修正；4结合自注意力权重交叉熵损失LSCE、排序正则化损失LRR和类别权重交叉熵损失LCCE对网络进行迭代训练。本发明能够对人脸表情数据样本进行干扰去除，对不确定性样本进行标签修正，并解决类别不均衡问题，最后使用深度可分离残差注意模块，在降低网络参数的同时，能提高人脸表情的识别精度。
基于可分离注意力网络表情标签修正识别方法

[发明专利]基于视频识别的贷款风险信息挖掘方法-CN202210187147.0在审
发明人：杨赛;顾全林;曹攀 -专利权人：无锡锡商银行股份有限公司
申请日： 2022-02-28 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06Q40/02 文献下载
摘要：本发明涉及贷款风险信息挖掘技术领域，具体公开了一种基于视频识别的贷款风险信息挖掘方法，其中，包括：获取贷款申请者的面审视频，并对面审视频进行预处理；提取预处理后的面审视频中带有微表情感兴趣区域的光流图像；根据无锚框时序动作检测算法对光流图像中的微表情感兴趣区域进行识别，获得微表情的类别及微表情的置信度；提取预处理后的面审视频中带有显著性变量感兴趣区域的图像；对显著性变量感兴趣区域进行识别，获得显著性变量识别结果，其中显著性变量至少包括年龄、衣着暴露度和人脸配合度；根据微表情的类别、微表情的置信度及显著性变量识别结果获得贷款风险评分结果。
基于视频识别贷款风险信息挖掘方法

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