基于多運(yùn)動(dòng)特征融合的微表情識(shí)別方法及裝置

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202111310561.8 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN113920571A 公開(kāi)（公告）日 2022-01-11
申請(qǐng)公布號(hào) CN113920571A 申請(qǐng)公布日 2022-01-11
分類號(hào) G06V40/16（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06V10/80（2022.01）I;G06V10/764（2022.01）I;G06V10/774（2022.01）I;G06V10/62（2022.01）I;G06V10/44（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06T7/269（2017.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 李軍平 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 北京九州安華信息安全技術(shù)有限公司
代理機(jī)構(gòu) 北京維正專利代理有限公司 代理人 謝明暉
地址 100089北京市海淀區(qū)翠湖路8號(hào)俱樂(lè)部一層117
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于多運(yùn)動(dòng)特征融合的微表情識(shí)別方法及裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，所述微表情識(shí)別方法，通過(guò)將目標(biāo)人物的面部表情圖像序列進(jìn)行預(yù)處理；通過(guò)多路卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分別對(duì)預(yù)處理過(guò)的圖像進(jìn)行特征提取，并利用長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型提取時(shí)序特征進(jìn)行進(jìn)行分類訓(xùn)練得到人臉識(shí)別模型進(jìn)行目標(biāo)圖像中的人臉微表情識(shí)別。采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)合的方式，通過(guò)前面的卷積網(wǎng)絡(luò)層來(lái)提取微表情的靜態(tài)特征，省去了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法，需要人工提取特征的過(guò)程，簡(jiǎn)化了特征提取的工作，能夠準(zhǔn)確的識(shí)別微表情。