[发明专利]基于迁移学习和自编码器数据增强的微表情种类判别方法在审
| 申请号： | 202010604155.1 | 申请日： | 2020-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN111767842A | 公开（公告）日： | 2020-10-13 |
| 发明（设计）人： | 付晓峰;牛力;付晓鹃 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人： | 周希良 |
| 地址： | 310018 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于迁移学习和自编码器数据增强的微表情种类判别方法。本发明首先构造MecNet微表情种类判别网络：选取在ImageNet上预训练好的CNN模型，保留卷积层及预训练参数，在其后添加全连接层和softmax分类器。其次构造MegNet微表情生成网络：MegNet使用亚洲人微表情样本生成欧美人微表情样本。MegNet的下采样模块、上采样模块和损失函数分别基于卷积、子像素卷积和图像结构相似性设计。将生成的微表情样本加入MecNet训练集进行数据增强，训练MecNet。最后使用MecNet判别微表情种类。本发明使用MegNet进行数据增强能够有效提高MecNet微表情种类判别性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 迁移 学习 编码器 数据 增强 表情 种类 判别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于杭州电子科技大学，未经杭州电子科技大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202010604155.1/，转载请声明来源钻瓜专利网。
