[发明专利]一种基于深度学习的人脸微表情识别方法在审
| 申请号： | 201611055921.3 | 申请日： | 2016-11-25 |
| 公开（公告）号： | CN106599800A | 公开（公告）日： | 2017-04-26 |
| 发明（设计）人： | 王科俊;郭芳良;邢向磊 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明提供的是一种基于深度学习的人脸微表情识别方法。包括步骤A建立微表情数据库；步骤B对微表情图像进行预处理；步骤C利用卷积块代替大卷积核提取特征；步骤D利用卷积块构建基于卷积块的微表情识别网络结构，并用利用微表情识别网络结构对微表情进行识别。本发明构建的数据库克服了传统微表情库背景单一、光照变化不明显、缺少遮挡等的限制，更接近于自然状态微表情。本发明仅依赖一个卷积神经网络对微表情进行识别，无需复杂的特征提取过程，利用网络自动分析特征，改善了传统人脸识别方法特征不易提取的劣势。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 人脸微 表情 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习的人脸微表情识别方法，其特征是：步骤A：建立微表情数据库；步骤B：对微表情图像进行预处理；步骤C：利用卷积块代替大卷积核提取特征；步骤D：利用卷积块构建基于卷积块的微表情识别网络结构，并用利用微表情识别网络结构对微表情进行识别。
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