基于多运动特征融合的微表情识别方法及装置
基本信息
| 申请号 | CN202111310561.8 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113920571A | 公开（公告）日 | 2022-01-11 |
| 申请公布号 | CN113920571A | 申请公布日 | 2022-01-11 |
| 分类号 | 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 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 李军平 | 申请（专利权）人 | 北京九州安华信息安全技术有限公司 |
| 代理机构 | 北京维正专利代理有限公司 | 代理人 | 谢明晖 |
| 地址 | 100089北京市海淀区翠湖路8号俱乐部一层117 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明实施例提供了一种基于多运动特征融合的微表情识别方法及装置、电子设备和存储介质，所述微表情识别方法，通过将目标人物的面部表情图像序列进行预处理；通过多路卷积神经网络模型分别对预处理过的图像进行特征提取，并利用长短期记忆网络模型提取时序特征进行进行分类训练得到人脸识别模型进行目标图像中的人脸微表情识别。采用卷积神经网络和长短期记忆网络模型结合的方式，通过前面的卷积网络层来提取微表情的静态特征，省去了传统机器学习方法，需要人工提取特征的过程，简化了特征提取的工作，能够准确的识别微表情。 |
