买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利基于多任务学习与全局循环卷积的微表情识别方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116030516B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211618464.X，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于多任务学习与全局循环卷积的微表情识别方法及装置是由邵志文;程依凡;马利庄;周勇;祝汉城设计研发完成，并于2022-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多任务学习与全局循环卷积的微表情识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多任务学习与全局循环卷积的微表情识别方法及装置，先对训练数据集进行预处理，得到固定长度的扩增帧序列，计算相邻帧间光流得到光流序列，标注人脸五官的五点特征点坐标；再构建卷积神经网络模块I调整扩增帧序列的帧尺寸及通道数；再构建全局循环卷积模块II提取全局特征；再构建包括光流估计、人脸特征点回归与三维卷积神经网络微表情分类预测在内的多任务学习模块III，进行预测。本发明采用端到端的深度学习框架联合学习人脸微表情识别、光流估计和特征点回归，利用任务间的关联性促进微表情识别，能够有效识别人脸微表情在三维时空中的运动变化情况，实现人脸微表情识别系统构建。

本发明授权基于多任务学习与全局循环卷积的微表情识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务学习与全局循环卷积的微表情识别方法，其特征在于：包括如下步骤： S01：从公开的人脸微表情数据集中抽取原始视频数据组成训练数据集，原始视频数据包括微表情视频及其对应的微表情分类标签； S02：对训练数据集进行预处理，得到固定长度的扩增帧序列，采用光流法计算相邻帧间光流，标注人脸五官的五点特征点坐标；其中人脸五官的五点特征点指左眼中心、右眼中心、鼻尖、左嘴角、右嘴角； S03：构建卷积神经网络模块I调整扩增帧序列的帧尺寸及通道数； S04：构建全局循环卷积模块II进行全局特征提取； S05：利用步骤S04得到的全局特征、步骤S01中的微表情分类标签、步骤S02得到的相邻帧间光流和五点特征点坐标，构建多任务学习模块III，进行相邻帧间光流估计、人脸五官的五点特征点回归预测与微表情分类预测，实现微表情识别；所述多任务学习模块III包括光流估计模块III-I、人脸特征点回归模块III-II和三维卷积神经网络微表情分类预测模块III-III，多任务学习模块III的输入同时作为光流估计模块III-I、人脸特征点回归模块III-II和三维卷积神经网络微表情分类预测模块III-III的输入，光流估计模块III-I、人脸特征点回归模块III-II和三维卷积神经网络微表情分类预测模块III-III的输出共同构成多任务学习模块III的输出；将步骤S04得到全局特征图序列作为多任务学习模块III的输入，光流估计模块III-I输出的相邻帧间光流估计结果、人脸特征点回归模块III-II输出的人脸五官的五点特征点回归预测结果与三维卷积神经网络微表情分类预测模块III-III输出的微表情分类预测结果共同构成为多任务学习模块III的输出； S06：使用训练数据集对由卷积神经网络模块I、全局循环卷积模块II和多任务学习模块III构成的网络模型进行训练，以基于梯度的优化方法对各个模块的参数进行更新； S07：将给定的视频输入到训练好的网络模型，预测微表情分类结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国矿业大学，其通讯地址为：221116 江苏省徐州市泉山区大学路1号中国矿业大学科研院；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。