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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司
摘要：本发明公开了微表情识别模型的训练方法、微表情识别方法及相关设备，训练方法包括：获取完整宏表情序列与微表情序列，从完整宏表情序列中筛选出与微表情序列情绪标签一致的部分宏表情序列；构建教师模型和学生模型，教师模型和学生模型具有相同的神经网络结构；将完整宏表情序列输入到教师模型进行预训练；将部分宏表情序列与微表情序列作为训练数据，在预训练后的教师模型的指导下对学生模型进行模型训练，直到学生模型满足预设收敛条件则完成模型训练。通过将微表情和宏表情结合在一起，并通过知识蒸馏框架中的教师‑学生模型进行微表情识别任务的模型训练，可以有效弥补因微表情样本不足以及特征强度低的问题，从而提高微表情识别的准确性。
主权项：1.一种微表情识别模型的训练方法，其特征在于，包括：获取完整宏表情序列与微表情序列，从所述完整宏表情序列中筛选出与所述微表情序列情绪标签一致的部分宏表情序列；构建教师模型和学生模型，所述教师模型和学生模型具有相同的神经网络结构；将所述完整宏表情序列输入到所述教师模型进行预训练；将所述部分宏表情序列与微表情序列作为训练数据，在预训练后的教师模型的指导下对所述学生模型进行模型训练，直到所述学生模型满足预设收敛条件则完成模型训练，得到微表情识别模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 平安科技(深圳)有限公司 微表情识别模型的训练方法、微表情识别方法及相关设备
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