| 专利号 | 2017105876631 | 申请日 | 2017-07-18 | 专利名称 | 一种基于深度学习的‘宏to微转换模型’的微表情自动识别方法 |
| 授权日 | 2019-09-10 | 专利权人 | 山东大学 | 发明人 | 贲晛烨;庞建华;冯云聪;任亿;赵子君;张鑫 |
| 主分类号 | G06K9/00 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明提供了一种基于深度学习的‘宏to微转换模型’的微表情自动识别方法，包括：A、微表情样本处理：1)对微表情数据集样本和宏表情数据集样本进行预处理；2)构建跨模态元组损失函数的样本对；B、跨模态‘宏to微’转换模型训练：3)训练AU检测网络，初始化AU检测网络参数，训练一个柔性最大值损失函数；4)固定AU检测网络参数，初始化跨模态‘宏to微’转换模型参数，训练跨模态‘宏to微’转换模型；C、微表情识别：根据训练好的卷积神经网络模型，初始化测试参数，将用于测试的样本送入训练好的卷积神经网络模型中，经过网络前向传播之后输出识别率。本发明较已有方法更具有鲁棒性。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 人工智能 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
