| 专利号 | 2018104272111 | 申请日 | 2018-05-07 | 专利名称 | 一种基于多特征多任务字典稀疏迁移学习的微表情识别方法 |
| 授权日 | 2021-10-26 | 专利权人 | 山东大学 | 发明人 | 贲晛烨;冯云聪;韩民;朱雪娜;张鑫;陈瑞敏 |
| 主分类号 | G06K9/00 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明涉及一种基于多特征多任务字典稀疏迁移学习的微表情识别方法，包括训练阶段和测试阶段。本专利通过投影的方式将宏表情和微表情投影到公共空间内，并且为了简化计算，提高效率，对投影后的数据进行稀疏字典表示；为了进一步缩小两个域的数据差距，考虑将两个域的字典进行彼此之间的重构从而实现了字典的关联性，这样使得投影后的稀疏表示矩阵产生了更大的相关性；为了充分表现微表情的特点，本发明对微表情提取四种不同的特征，通过多特征选择最优组合；为了能凸显出微表情的细节表现，本发明引入多任务的思想，进一步提升了识别效果。 | ||||
| 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 | |||||
