[发明专利]一种基于多任务学习的代表性AU区域提取的微表情识别方法有效
| 申请号： | 202110354027.0 | 申请日： | 2021-04-01 |
| 公开（公告）号： | CN113221639B | 公开（公告）日： | 2022-07-29 |
| 发明（设计）人： | 贲晛烨;魏文辉;韩民;李梦雅;贾文强;李玉军 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/764;G06V10/46 |
| 代理公司： | 济南金迪知识产权代理有限公司 37219 | 代理人： | 杨树云 |
| 地址： | 250199 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多任务学习的代表性AU区域提取的微表情识别方法，包括：A、对微表情视频进行预处理；B、获取AU区域的位置，得到最具代表性的AU区域；C、划分训练集和测试集；D、训练AU掩膜特征提取网络模型；E、送入训练好的AU掩膜特征提取网络，得到只包含代表性AU的人脸图像序列；F、训练包含非局部模块的3D‑ResNet网络；G、送入包含非局部模块的3D‑ResNet网络，得到分类准确率。本发明考虑了不同AU对微表情识别的贡献，还解决了微表情样本不足的问题，增加了训练样本的数量，提高了微表情的识别性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 任务 学习 代表性 au 区域 提取 表情 识别 方法 | ||
【主权项】：
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